使用 gamma 系列估计 glmm 中的预测区间的错误

Question

我收集了 3 项针对健康受试者的研究，评估相同的生物参数 y。 y 是正有界参数。他的分布遵循伽玛分布。

我有一个带有 gamma 系列的 glmm 模型

glmm1<-glmer(y~SEX+(1|STUDY), data=mydata, family = Gamma).

性别是有 2 个级别的因素：男性 - 女性

在此输入图片描述

我有显着的性别效应，我会根据性别通过估计模型 glmm1 的预测区间来估计 y 的参考值。

我使用了ggeffects和predict_response函数。

predict_response(glmm1, terms = c("SEX"), type = "random", interval = "prediction")
plot(predict_response(glmm1, terms = c("SEX"), type = "random", interval = "prediction"))

在此输入图片描述

在此输入图片描述

如您所见，关于预测区间的结果是异常的。事实上，预测区间不包含均值。

如何正确估计带有 gamma 系列的 glmm 模型的预测区间？

Answer 1

首先，实际上，带有

inverse

链接的模型的下区间和上区间被交换（即，下 CI 实际上是上 CI，反之亦然），但是，这将在 此 PR 中修复。

其次，预测区间还不适用于具有反向链接的模型。我不确定如何转换预测间隔所需的返回色散/西格玛参数。缩放比例未对齐。