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如何从R输出推断混合模型解释的变化?

variance mixed-models r

Biotechgeek · 技术社区 · 7 年前

我有一个混合效应模型的以下输出。我想谈谈这个模型解释了多少变化。随机效应下的方差是否对应于残差(注:此处为随机效应)解释的方差?i、 e.58.6%或者有其他方法可以推断这一点吗

REML criterion at convergence: 71.9

Scaled residuals: 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1.82579 -0.59620  0.04897  0.62629  1.54639 

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 trial     (Intercept) 0.06008  0.2451  
 Residual              0.58633  0.7974  
Number of obs: 60, groups:  trial, 30

Fixed effects:
                        Estimate Std. Error      df t value Pr(>|t|)    
(Intercept)               1.5522     0.2684 12.6610  13.233  0.09888 
drugantho                 0.8871     0.1753 14.0000   1.043  0.31601    
interventionadded         0.2513     0.2553 14.0000  -1.276  0.32436 **   
sexmale                   3.0026     0.6466 15.0000   4.066  0.00021  
---
Signif. codes:  0 â***â 0.001 â**â 0.01 â*â 0.05 â.â 0.1 â â 1

1 回复 | 直到 7 年前

matteo 7 年前

不,是 Residual 方差就是剩余随机误差的方差,即无法解释的方差。

据我所知,没有一种单一的、一致接受的方法来计算混合效应模型的确定系数,类似于(并具有)更简单线性模型情形的R^2(所有属性)。讨论了原因 here ,其中还提供了一个简单/粗略的配方,用于估计模型解释的方差分数

r2.corr.mer <- function(m) {
   lmfit <-  lm(model.response(model.frame(m)) ~ fitted(m))
   summary(lmfit)$r.squared
}

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