就是这个?
添加一个新 数据进行预测
new_athlete = pd.DataFrame({
    'x1': [1.765604],
    'x2': [-0.988498],
    #'x3': [0.092736],
    # 'x3': [0],  
    'id': [id + 1]  # 随便给一个新的AthleteID
})


predicted_performance = result.predict(new_athlete)
print("值：", predicted_performance.values[0])

报错
Error evaluating factor: ValueError: setting an array element with a sequence.
    y ~x1 + x2 + x3 + (1|id)
序列的数组元素??

在统计学中，线性混合效应模型（LMM）的p值大于0.05并不意味着模型是错误的。p值是用来衡量数据与假设之间的不一致程度的一个指标。具体来说，在这个上下文中，p值是用来测试模型中的固定效应的参数是否显著不为零。如果某个参数的p值大于0.05，这通常被解释为没有足够的证据拒绝这个参数等于零的零假设，即这个参数对模型的解释不显著。

然而，有几个原因说明为什么一个或多个参数的p值大于0.05并不意味着整个模型是错误的：

1. **数据的变异性**：实际数据往往伴随着较高的变异性，这可能导致统计测试的功效不足，尤其是在样本量较小的情况下，从而难以检测到效应的显著性。

2. **模型设置**：模型可能包含多个解释变量，即使其中一些变量的效应不显著（p值>0.05），其他变量的效应可能仍然是显著的。模型的整体解释力可能仍然很高。

3. **效应大小**：p值不提供关于效应大小的信息。即使效应不显著（p值>0.05），这个效应在实际应用中仍可能是重要的。

4. **模型适用性**：一个模型是否“正确”或适合数据不应仅基于p值来判断。模型的适应度、残差分析、预测准确性等其他指标也非常重要。

因此，当线性混合效应模型的p值大于0.05时，这意味着模型中的某些固定效应可能不是统计显著的，但这并不直接证明模型是错误的。应当综合考虑模型的整体拟合度、效应大小、实际意义以及其他统计指标来评估模型的有效性和适用性。在实际应用中，混合效应模型的应用通常是复杂的，需要根据具体情况进行详细的分析和解释。

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想问问P>0.05还是否能说明结果有统计学意义呢？beta和95%置信区间显示有统计学意义但是P却是大于0.05的