Я хотів би витягнути нахили для кожної людини в моделі змішаного ефекту, як це викладено в наступному параграфі
Моделі змішаних ефектів використовувались для характеристики окремих шляхів зміни когнітивних підсумкових заходів, включаючи терміни віку, статі та років навчання як фіксованих ефектів (Laird and Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c) ... Залишкові, індивідуальні умови когнітивного зниження нахилу були вилучені із змішаних моделей після коригування наслідків віку, статі та освіти. Потім коригували залишкові схили, орієнтовані на людину, як фенотип кількісного результату для аналізу генетичної асоціації. Ці оцінки прирівнюються до різниці між нахилом особи та передбачуваним схилом особи того ж віку, статі та рівня освіти.
De Jager, PL, Shulman, JM, Chibnik, LB, Keenan, BT, Raj, T., Wilson, RS, та ін. (2012 р.). Геномне сканування для поширених варіантів, що впливають на швидкість вікового когнітивного зниження . Нейробіологія старіння, 33 (5), 1017.e1–1017.e15.
Я розглядав використання coefфункції для отримання коефіцієнтів для кожної людини, але я не впевнений, чи правильно це використовувати.
Хто-небудь може дати поради, як це зробити?
#example R code
library(lme4)
attach(sleepstudy)
fml <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
beta <- coef(fml)$Subject
colnames(beta) <- c("Intercept", "Slope")
beta
summary(beta)
summary(fm1)