如何对lmer()中的随机部分使用update()？

在R语言中，lmer()函数是用于拟合线性混合效应模型的函数，其中包含固定效应和随机效应。update()函数可以用于更新模型对象，包括lmer()函数返回的模型对象。

对lmer()中的随机部分使用update()的方法是通过指定新的随机效应来更新模型。具体步骤如下：

1. 首先，使用lmer()函数拟合一个初始的线性混合效应模型，并将其存储在一个对象中，例如model。
2. 然后，使用update()函数来更新模型对象。在update()函数中，通过指定formula参数来指定新的随机效应。新的随机效应应该使用“~”符号来表示，并与原始模型中的随机效应进行组合。例如，如果原始模型中的随机效应为(1|group)，新的随机效应可以为(1|group) + (1|subject)。
3. 最后，将更新后的模型对象存储在一个新的对象中，例如updated_model。

需要注意的是，update()函数只能用于更新模型的随机部分，不能用于更新模型的固定部分。

下面是一个示例代码：

# 拟合初始的线性混合效应模型
model <- lmer(y ~ x + (1|group), data = data)

# 更新模型的随机部分
updated_model <- update(model, . ~ . + (1|subject))

在这个示例中，初始模型中的随机效应为(1|group)，更新后的模型中的随机效应为(1|group) + (1|subject)。

对于lmer()函数中的其他参数和用法，可以参考R语言的官方文档或相关教程。

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