Mi colega y yo estamos ajustando una gama de modelos de efectos mixtos lineales y no lineales en R. Se nos pide que realicemos una validación cruzada en los modelos ajustados para poder verificar que los efectos observados son relativamente generalizables. Esta es normalmente una tarea trivial, pero en nuestro caso, tenemos que dividir todos los datos en una parte de capacitación y una parte de prueba (para fines de CV) que no comparten niveles comunes. Por ejemplo,
Los datos de entrenamiento pueden basarse en los Grupos 1,2,3,4; El modelo ajustado se valida en forma cruzada en el Grupo 5.
Esto crea un problema ya que los efectos aleatorios basados en grupos estimados en los datos de entrenamiento no se aplican a los datos de las pruebas. Por lo tanto, no podemos CV el modelo.
¿Hay una solución relativamente sencilla para esto? ¿O alguien ha escrito un paquete para abordar este problema todavía? Cualquier pista es bienvenida!
¡Gracias!