如何解决多级模型的模型公式，其中不同的预测变量集用于随机截距和随机斜率 问题背景问题我所知道的我不知道的注意：
我一直在搜索许多网络资源，只是为了尝试获取有关此问题的任何信息。我正在研究一个两级多级模型。
问题背景
在第一级，我有一个响应变量和一个预测变量。因此，我在这个级别有一个截距和一个斜率系数。 在第二级，我有一个预测一级截距的模型和另一个预测一级斜率的模型。在我的研究中，我将在两个二级模型中使用不同的预测变量。互联网上几乎所有教程和我读过的书籍都假设使用相同的二级预测变量来预测一级截距和一级斜率。
问题
我应该如何在 r 中指定我的模型？ （使用的包：lmerTest、blmer 和 brms。它们都使用相同的模型公式）
变量列表 y - 1 级响应变量 L1x - 1 级预测变量 L2a - 1 级拦截的 2 级预测器 L2b - 1 级斜率的 2 级预测变量 g - 分组变量
我所知道的
空模型：这很简单。我认为我做得对。
y ~ (1|g)
随机拦截模型：我很确定这也是正确的。 L1x 将是一个固定效应预测器，这仅允许不同组的初始值有所不同。
y ~ L1x + (1 | g)
我不知道的
我如何制定随机截距和随机斜率及以上的公式？我知道当你对截距和斜率有相同的二级预测变量时，它是
y ~ L1x + (L2b | g)
但据我所知，这假设 L2b 是一级截距和斜率的二级预测变量。当一级截距和斜率的二级预测变量不同时，我如何制定我的模型？我希望我的问题对每个人都有意义。
注意：
这是我第一次发帖。请让我知道我应该怎么做才能让你更清楚地了解这个问题。谢谢。
我不知道如何在这里使用 LaTex 代码，所以我将模型添加为图像。
一级模型
二级模型
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