equatiomatic提取lmer模型方程时固定斜率显示位置异常咨询

官方参考示例 #

equatiomatic包官方指南包含如下lme4多层模型公式提取示例：

library(lme4)
library(equatiomatic)

lev1_long <- lmer(score ~ wave + (1|sid) + (1|school) + (1|district),
                  data = sim_longitudinal)
extract_eq(lev1_long)

运行上述代码得到的公式标注效果如下：

该输出的格式特征：

• 各随机截距单独占一行，默认相加得到组合截距
• wave对应的固定斜率（记为$\beta_1$）显示在第一行，即结果变量score的分布行中
• 该示例运行结果可稳定复现

模拟数据复现的异常表现 #

在处理结构看似高度相似的其他数据时，提取得到的公式标注存在明显差异，以下为基于模拟数据集的可复现代码：

library(tidyverse)
library(lme4)
library(equatiomatic)

mock_df <- tibble(
  outcome = 1:10,
  oID = c('D', 'A', 'B', 'C', 'B', 'B', 'E', 'B', 'A', 'C'),
  treatment =  rep(c(0, 1), each = 5),
  pID = c('P1', 'P1', 'P2', 'P2', 'P2', 'P3', 'P3', 'P3', 'P4', 'P4'))

model <- lmer(outcome ~ 1 + treatment + (1|pID) + (1|oID), data = mock_df)
extract_eq(model)

注：该模拟数据与模型的适配性存在明显缺陷，此处暂不讨论该问题。

运行上述代码得到的公式输出效果如下：

该输出与官方示例的核心差异：模型结构同样为多个随机截距搭配1个固定斜率，但固定斜率被移动到第三行，归入pID对应的随机截距分布项中。

待解答问题 #

• 出现上述标注差异的根本原因是什么？
• 固定斜率为什么被归入pID的随机截距分布，而非oID对应的分布项？
• 官方指南示例和本次模拟示例的模型结构是否存在本质差异，足以解释该格式区别？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gil Henriques