lmer()
魔女じゃなくて達人の牧さんからむずかしい
lmer()
質問をいただき
……
よくわからなかったので，
下の
library(lattice)
図で示してるような架空データをささっと作っていろいろ実験してみる．
うーむ．
私はぢつは
lmer()
とか「アテにならないやつ」なる偏見をもっているんだけど，
このていどの複雑さのデータであれば
fixed effects + random effects
それぞれけっこうマトモに推定してくれてるように見えるんだがなぁ
……
glm() で
ロジスティック回帰した推定結果から EC50
(あるいは EL50, LD50, median effective level つまり確率 50%
になる値)
の標準誤差
を計算する方法は?」
なる質問．
うーむ．
glm() 推定結果)
でなんとかならないものかと調べてみる．
ふつーの検索ではさがしかたが悪かったのか意外と答えが見つからない．
そこで過去の R-help を検索してみると，
それらしきものがあった．
たとえば，
こうふうに
delta 法
(つまり近似計算ですな)
を使って
varEC50 <- 1/b1^2 * (var.b0 + EC50^2*var.b1 + 2*EC50*cov.b0.b1)でよいのでは， というハナシがある． ここに登場する 分散共分散 の推定値はその質問メイルでとりだしかたが説明されているなぁ．
coef = coef(obj) vcov = summary.glm(obj)$cov.unscaled b0<-coef[1] b1<-coef[2] var.b0<-vcov[1,1] var.b1<-vcov[2,2] cov.b0.b1<-vcov[1,2]