使用ggpredict可视化lmer模型时无法计算置信区间的问题

• 你的模型包含learn_prof × trial × condition三因素交互项，当用ggpredict()只指定c("trial", "learn_prof")时，函数需要对未指定的condition变量做边际化处理（整合该变量所有水平的效应来计算平均预测值）。但由于模型同时存在subject和image的随机效应，边际化过程中需要把condition不同水平对应的固定效应、随机效应协方差全部整合，这个操作可能导致方差-协方差矩阵不可逆，或是超出了ggpredict当前的计算逻辑范围，因此报错无法计算置信区间。

• 当把condition加入terms参数后，ggpredict无需再做边际化，而是直接针对condition的每个水平，分别基于模型对应子集的固定效应+随机效应结构计算预测值和置信区间。这种情况下，每个子集的方差-协方差矩阵计算独立且符合模型原有结构，因此能正常运行。

• 补充说明：三因素交互模型中，任意两个变量的效应依赖第三个变量的水平存在，单独提取两个变量的边际效应时，方差估计需要考虑第三个变量所有水平的交互变异，而复杂随机效应的存在会让这种变异的整合变得异常复杂，这也是计算失败的核心原因之一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shannon Cahalan