需要注意的是，这段代码假设随机效应只有一个随机截距。对于包含其他类型随机效应的模型，计算总方差时需要相应地进行调整。此外，bootMer函数可能需要较长时间来执行，特别是当模型复杂或自助法抽样次数较多时。

在上述代码中，模拟数据的生成和模型的拟合都是基于线性混合效应模型（LMM）的。然而，计算置信区间（CI）和预测区间（PI）的部分并没有给出具体的实现，因为对于线性混合效应模型，这些区间的计算通常比线性模型更复杂。通常，我们会使用自助法（bootstrap）或者基于模型的近似方法来估计这些区间。在R中，可以使用bootMer函数（来自lme4包）或predictInterval函数（来自merTools包）来近似计算这些区间。不过，这些函数的使用通常需要模型对象以及可能的其他参数，并且需要仔细考虑随机效应的影响。

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