问询：将指定lmer随机截距模型替换为全参数化随机斜率模型是否可行

嘿，这个问题问得很精准！咱们来把两个模型的差异和你的需求对应上：

• 先看你原本的模型：

  fm<-lmer(V4 ~ V2 * V3 + (1 | V1), data = data)
  

  这个模型只有随机截距——也就是说，每个V1分组可以有自己的基线截距，但V2和V3对V4的影响斜率在所有组里都是固定不变的，固定效应部分包含了V2、V3以及它们的交互项V2:V3。

• 你提到的新模型：

  fm<-lmer(V4 ~ V2 * V3 + (1 + V2 + V3 | V1), data = data)
  

  这个模型完全满足你想要的包含随机截距与随机斜率的全参数化形式：

  • 它保留了原模型的所有固定效应（V2、V3、V2:V3）；
  • 随机效应部分不仅有每个V1组的随机截距，还加入了V2和V3的随机斜率——意味着不同V1组里，V2对V4的影响强度可以不一样，V3的影响强度也可以不一样；
  • 默认情况下，这个模型会估计所有随机效应之间的协方差（比如截距与V2斜率的相关性、截距与V3斜率的相关性、V2与V3斜率的相关性），没有做任何约束，这就是所谓的全参数化随机结构。

补充一句：如果你的需求还包括让V2和V3的交互项也有随机斜率，那需要把模型改成(1 + V2 + V3 + V2:V3 | V1)，不过从你的问题描述来看，你想要的是基于原模型扩展出包含主效应随机斜率的全参数化，那你提出的新模型就完全达标啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者piravi