Параметрический, полупараметрический и непараметрический бутстрап для смешанных моделей

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом.

Код R

Вот мой Rкод:

library(SASmixed)
library(lme4)
library(boot)

fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation)
fixef(fm1Cult)


boot.fn <- function(data, indices){
 data <- data[indices, ]
 mod <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=data)
 fixef(mod)
 }

set.seed(12345)
Out <- boot(data=Cultivation, statistic=boot.fn, R=99)
Out

Вопросов

1. Как сделать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку для смешанных моделей с bootпакетом?
2. Я предполагаю, что я делаю непараметрическую загрузку для смешанной модели в моем коде.

Я нашел эти слайды , но не может получить пакет R merBoot. Любая идея, где я могу получить этот пакет. Любая помощь будет высоко оценена. Заранее спасибо за вашу помощь и время.

Начальная загрузка в смешанных линейных моделях очень похожа на начальную загрузку в регрессии, за исключением того, что у вас есть сложность, заключающаяся в том, что эффекты делятся на фиксированные и случайные. В регрессии для параметрической начальной загрузки вы подгоняете параметрическую модель к данным, вычисляете остатки модели, загружаете остатки, берете остатки начальной загрузки и добавляете их в подобранную модель, чтобы получить образец начальной загрузки для данных, а затем подгонять модель к данным начальной загрузки, чтобы получить оценки параметров выборки начальной загрузки. Вы повторяете процедуру, снова загружая исходные остатки, а затем повторяя другие шаги в процедуре, чтобы получить другую примерную оценку параметров начальной загрузки. Для непараметрического загрузчика вы создаете вектор значений ответа и ковариации и запускаете выборку векторов для примера начальной загрузки. Из примера начальной загрузки вы подбираете модель для получения параметров и повторяете процесс. Единственная разница между параметрической и непараметрической начальной загрузкой состоит в том, что вы запускаете остаточные значения для параметрической начальной загрузки, в то время как непараметрическая начальная загрузка запускает векторы. В случае смешанной модели вы также можете получить полупараметрическую начальную загрузку, рассматривая некоторые эффекты параметрически, а другие непараметрически. Если ваш код загружает векторы, вы выполняете непараметрическую загрузку. У меня нет конкретного решения, позволяющего сделать это в R, но если вы посмотрите на книгу Эфрона и Тибширани или мою книгу с Робертом Лабуде, вы увидите код R для моделей, аналогичных линейной смешанной модели.

Возможно, вы захотите взглянуть на bootMerфункцию в версии для разработчиков lme4,

install_github("lme4",user="lme4")
library(lme4)

который может делать основанную на модели (полу) параметрическую загрузку смешанных моделей ... Просто проверьте ?bootMer