我有一个关于 Pymer4 中混合效果的问题（与 lme4 相同，但在 python 中）。我的模型在机器学习下拟合以获得预测值（Observed_values = Predicted_values + Total_residuals） 我想使用 Pymer4 中的随机效应最大似然估计将残差分为组间和组内
以及如何定义组间和组内残差？
组间残差被确定为给定组的观测值与中值预测的平均偏差。
组内残差是记录中的个体观察值与特定组中值预测之间不拟合的度量。 总而言之，total_residuals = Between_group + inside_group
所以代码的开头是这样的？
从 pymer4.models 导入 Lmer
模型 = Lmer('观察目标值 ~ 预测目标值 + (1|group_id) ', data=df)
模型.fit()
实现此目的的一种方法是将组/受试者/ID 内的变量均值居中，并将组均值作为 2 级预测变量。因此，您将为每个组内每个变量的平均值创建新变量，然后从各个水平值中减去该变量，然后还将模型中每个组的平均值以及偏移变量包含在内。
中心变量的估计将在受试者内，而平均值的估计将在受试者之间。