lmer:对人口水平的预测会触发错误

您正在寻找re.form:

re.form:随机效应的条件.如果为"NULL",则包括所有随机效果; 如果'NA'或'~0',则不包括随机效应

require(lme4)
fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy)
newx <- seq(min(sleepstudy$Days), max(sleepstudy$Days))
predict(fm1, newdata=data.frame(Days=newx), re.form=NA)
##        1        2        3        4        5        6        7        8 
## 251.4051 261.8724 272.3397 282.8070 293.2742 303.7415 314.2088 324.6761 
##        9       10 
## 335.1434 345.6107 

至于你的其他问题:

merMod是一个"超类",包括线性(lmerMod)和广义线性(glmerMod)模型:见?"merMod-class"

你的第二次尝试可能应该有效; 但是,它allow.new.levels是针对偶尔出现NA价值的情况设计的,并非所有NA价值...... predict(fm1, newdata = data.frame(Days = newx, Subject = "a"), allow.new.levels = TRUE)都有效.看起来代码检测到一个全NA列并将其解释为上游出错的东西 - 这可以在代码中修复,但是因为re.form存在而不是非常高优先级.