Anteil der erklärten Varianz in einem Mixed-Effects-Modell

Ich weiß nicht, ob dies vorher gefragt wurde, aber ich habe nichts darüber gefunden. Meine Frage ist, ob jemand eine gute Referenz liefern kann, um zu lernen, wie man den Varianzanteil erhält, der durch jeden der festen und zufälligen Faktoren in einem Modell mit gemischten Effekten erklärt wird.

Ich kann einige Referenzen angeben:

Xu, R. (2003). Messung der erklärten Variation in linearen Mischeffektmodellen. Statistics in Medicine , 22 , 3527-3541. DOI: 10.1002 / sim.1572

Edwards, LJ, Müller, KE, Wolfinger, RD, Qaqish, BF & Schabenberger, O. (2008). Eine Statistik für feste Effekte im linearen Mischmodell. Statistics in Medicine , 27 , 6137-6157. DOI: 10.1002 / sim.3429$R^2$

Hössjer, O. (2008). Zum Bestimmungskoeffizienten für gemischte Regressionsmodelle. Journal of Statistical Planning and Inference , 138 , 3022-3038. DOI: 10.1016 / j.jspi.2007.11.010

Nakagawa, S. & Schielzeth, H. (2013). Eine allgemeine und einfache Methode zur Gewinnung von aus verallgemeinerten linearen Mischeffektmodellen. Methods in Ecology and Evolution, 4 , 133 & ndash; 142. DOI: 10.1111 / j.2041-210x.2012.00261.x$R^2$

Fröhliches Lesen!

MuMInR$^2$$^1$

#load packages
library(lme4)
library(MuMIn)

#Fit Model
m <- lmer(mpg ~ gear + disp + (1|cyl), data = mtcars)

#Determine R2:
r.squaredGLMM(m) 

       R2m       R2c 
 0.5476160 0.7150239  

Die Ausgabe für function r.squaredGLMMliefert:

• R2m : R-Quadrat- Grenzwert in Verbindung mit festen Effekten

• R2c Bedingter R2-Wert für feste Effekte plus zufällige Effekte.

Hinweis: Ein Kommentar im verlinkten Blog-Beitrag legt nahe, dass ein alternativer Ansatz von Nakagawa & Schielzeth, der von Jon Lefcheck (unter Verwendung der sem.model.fitsFunktion im piecewiseSEMPaket) entwickelt wurde, zu identischen Ergebnissen führte. [Sie haben also Optionen: p].

• Ich habe diese letztere Funktion nicht getestet, aber ich habe die r.squaredGLMM()Funktion im MuMInPaket getestet und kann damit bestätigen, dass sie noch heute funktioniert (2018).

• $^2$

^{1: Nakagawa, S. und Schielzeth, H. 2013. Eine allgemeine und einfache Methode, um R2 aus verallgemeinerten linearen Mischeffektmodellen zu erhalten. Methods in Ecology and Evolution 4 (2): 133 & ndash; 142.}

^{2: Johnson, PCD 2014 Erweiterung des R2GLMM von Nakagawa & Schielzeth auf Modelle mit zufälligen Steigungen. Methoden in Ökologie und Evolution 5: 44–946.}