为什么 lme 模型的截距和线远低于原始数据

如何解决为什么 lme 模型的截距和线远低于原始数据

我有一个包含三个因素的混合模型：一个是分类的，两个是连续的。当试图在原始数据上绘制拟合线时，它远远低于。为什么会这样？ 这是模型输出：

Linear mixed-effects model fit by maximum likelihood
  Data: x 
   AIC      BIC    logLik
143.5392 155.3614 -64.76961

Random effects:
Formula: ~1 | col
     (Intercept) Residual
StdDev: 2.737332e-05 1.221771

Fixed effects:  ctmax ~ ur * hl + ratectmax 
            Value Std.Error DF   t-value p-value
(Intercept) 23.855561  2.868299 31  8.316971  0.0000
urhigh       8.717054  4.542828 31  1.918861  0.0642
hl           0.125498  0.035472 31  3.537982  0.0013
ratectmax    7.283523  2.284297 31  3.188518  0.0033
urhigh:hl   -0.080326  0.049294 31 -1.629521  0.1133

这是要绘制的脚本：

 plot(x$ctmax~x$hl,pch=24,bg=c("light grey","purple","transparent","red","yellow")[x$col],ylim=c(20,48),family = "Times",cex.lab = ".85",cex.axis = ".85",xlab="heating rate   (°C/min)",ylab="Temperature (°C)",family = "Times")
abline(23.85,0.12,col="black",lwd=1.8)

这是剧情

该方法也没有绘制任何内容，尽管它对于只有两个连续因子的模型非常有效。

lines(predict(m7),lwd=1,lty=1)

解决方法

最后，这和我预期的一样：为原始预测因子的每个水平绘制模型的预测值，给了我更合理的线条。

x$pred=predict(m7)
points(x$ctmax[!x$ur%in%"50"]~x$hl[!x$ur%in%"50"],pch=24,family = "Times",cex.lab = ".85",cex.axis = ".85",xlab="Hydration level (%)",ylab=" Temperature (°C)",ylim=c(25,50),bg="light grey")
with(x,abline(lm(x$pred[!x$ur%in%"50"]~hl[!x$ur%in%"50"]),col="light grey"))
# dry treatment
points(x$ctmax[!x$ur%in%"85"]~x$hl[!x$ur%in%"85"],cex.lab   = ".85",bg="black")
with(x,abline(lm(x$pred[!x$ur%in%"85"]~hl[!x$ur%in%"85"]),col="black"))