marginaleffects包结合nlme模型调用comparisons函数报错的问题求助

我这个问题刚从crossvalidated迁移过来，因为它确实更偏向编程问题。

我试了各种方法（给newdata参数传数据的所有方式），下面列出了一些尝试。总结下来就是：用lme4的时候所有操作都正常，但换成nlme之后只有第一个comparisons调用能成功，其他都会报错。

我的需求是必须用nlme而不是lme4，因为我需要处理异方差问题。但不管怎么尝试，marginaleffects包的comparisons函数一直报同一个错：

Error: Unable to compute predicted values with this model. You can try to supply a different dataset to the newdata argument.

下面是能复现问题的玩具数据和代码，只有第一个comparisons命令能运行，其他都会弹出上面的错误信息：

library(tidyverse)
library(nlme)
library(marginaleffects)

# 生成玩具数据
base <- expand.grid(time = 0:5,
                    Treat = LETTERS[1:3], stringsAsFactors = FALSE)
base <- base%>%bind_rows(base, base)%>%group_by(time, Treat)%>%
  mutate(repl = row_number(),
         replicate = sprintf("%s-%s", Treat, repl))%>%ungroup()

re <- data.frame(replicate = unique(base$replicate),
                 re = rnorm(9))

datasim  <- base%>%left_join(re)%>%
  mutate(out = re + rnorm(54, sd = 1 + time))%>%
  mutate(ctime = as.character(time))

# 拟合nlme模型
fit <- nlme::lme(out ~ ctime*Treat,
                 random = ~ 1| replicate,
                 weights = varIdent(form = ~ 1 | ctime),
                 data = datasim)

# 以下只有第一个调用正常，其余均报错
comparisons(fit)

comparisons(fit,
            variables = "Treat")

comparisons(fit,
            variables = list(Treat = "pairwise"))

comparisons(fit,
            variables = list(Treat = "reference"),
)

comparisons(fit,
            variables = list(Treat = "pairwise"),
            newdata = datagrid(ctime = "5"))

comparisons(fit,
            variables = list(Treat = "pairwise"),
            newdata = datagrid(ctime = "5", model = fit))

comparisons(fit,
            variables = list(Treat = "pairwise"),
            newdata = datagrid(ctime = "5", replicate = "A-1"))

如果把上面的lme调用换成lmer（lme4包的函数），所有comparisons调用都能正常运行。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Dries