如何在lmer for循环中使可变权重动态化

library(lme4)

# 创建一个数据框，包含需要拟合的数据
data <- data.frame(
  x = rnorm(100), # 自变量
  y = rnorm(100), # 因变量
  group = rep(1:10, each = 10) # 分组变量
)

# 定义一个函数来计算每个分组的权重
get_weights <- function(group) {
  # 根据分组变量计算权重
  # 这里可以根据具体情况定义权重的计算方法，例如根据分组变量的不同取值决定权重的大小
  # 这里只是一个简单示例，假设分组为奇数时权重为1，偶数时权重为2
  if (group %% 2 == 0) {
    return(2)
  } else {
    return(1)
  }
}

# 循环拟合模型，并动态设置权重
for (i in unique(data$group)) {
  # 获取当前分组的权重
  weight <- get_weights(i)
  
  # 使用lmer函数拟合模型，并设置权重
  model <- lmer(y ~ x + (1 | group), data = data[data$group == i,], weights = weight)
  
  # 打印模型结果
  print(summary(model))
}