glmer が返したオブジェクトです (そのコピーではありません)。
Optionaloptions: GlmerPredictOptions
newdata、reForm、allowNewLevels、randomOnly、type、seFit、newoffset ( GlmerPredictOptions を参照)。
const data = {
y: [2, 3, 6, 7, 8, 1, 0, 3, 2, 5, 4, 6, 9, 8, 13, 0, 2, 1, 4, 3],
x: [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
g: ["a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "c", "c", "c", "d", "d", "d", "d", "d"],
};
const fit = glmer("y ~ x + (1 | g)", data, { family: "poisson" });
glmerPredict(fit, { newdata: { x: [6], g: ["c"] }, type: "response" }).fit; // [17.970]
glmerPredict(fit, { newdata: { x: [6], g: ["c"] }, reForm: false }).fit; // [2.1967]
glmer で当てはめた一般化線形混合モデルの予測値です。当てはめの行、または新しいデータの行について、変量効果の項をすべて、一部、またはどれも含めずに、リンクの尺度または応答の尺度で計算します。必要に応じて、標準誤差も付けます。R の
lme4::predict()と同等です。規則は lmerPredict と同じで、オフセットについては次のとおりです。
newdataがない場合は当てはめのオフセットを使います。ある場合、glmer に列名で与えたオフセットはnewdataのその列から読み、配列で与えたものはnewoffsetで置き換えます (既定は 0 です。R は予測で glmer のoffset引数を無視します)。type: "response"は、R と同じ逆リンクを適用します (当てはめの行で、すべての項を使う場合は、当てはめられた平均です)。標準誤差は、条件付きモードでの Fisher 重みを使います。R と同じく、これは近似であるという警告が付きます。応答の尺度では、|dμ/dη| を掛けます。