混合モデルでの負の R2モデルの適合に固定効果と変量効果が含まれている場合、JMP (v12.2) で R2 はどのように計算されますか? これに関するドキュメントが見つかりません。これが発生した理由は、負の R2 値を取得しているためです。
Re: 混合モデルにおける負の R2混合モデル パーソナリティ (JMP Pro のみ、私は持っていません) で説明されているように、一般化された R2 乗を報告していますか? この抜粋は、[ヘルプ] メニューの [JMP Fitting Linear Models Book] からのものです。 この計算を試みても負の R2 は得られませんが、これは妥当なようです。
Re: 混合モデルにおける負の R2やあ@jwiltsie 、
申し訳ありませんが、私は明らかにあなたが尋ねた質問に答えていません:)ドキュメントをもう一度調べたところ、固定効果のみのモデルの R^2 の統計的詳細がありますが、ランダム効果のあるモデルの詳細も見つからないようです。 もう少し掘り下げますが、support@jmp.com に質問をメールで送信することをお勧めします。質問に対する回答がすぐに得られる可能性があります。
ジュリアン
Re: 混合モデルにおける負の R2「？」を試してみました。ツール (通常、これは私が望むものを取得します) ですが、標準的な定義 R2 =SSM/SST を与える固定効果モデルのみ (変量効果なし) の適合の概要に移動します。 しかし、これは混合モデルには当てはまらないと思います。もしそうなら、SSM と SST を得るための ANOVA レポートはありません。Re: 混合モデルにおける負の R2ありがとう@ジュリアン、
あなたの説明は、私が負の推定値でランダムな効果を持っているという点で正しいです。ここにスクリーンショットがあります（これは元の投稿に含まれているはずです）。
Mixed Model Output with negative R2Mixed Model Output with negative R2負の R2 を使用した混合モデル出力
混合モデルのR2の統計の詳細について疑問に思っていました（提供されたリンクにはありません）。 簡単なインターネット検索に基づくと、混合モデルの R2 を計算する方法は複数あるようです。
Re: 混合モデルにおける負の R2やあ@jwiltsie 、
以下は、役に立つと思われる JMP ヘルプのセクションです。
http://www.jmp.com/support/help/Mixed_and_Random_Effect_Model_Reports_and_Option.shtml
特定の結果を見ないと、何が起こっているのかわかりませんが、フィッティングしているモデルには、ゼロに近い/分散を吸収しない可能性が高い多くのランダム効果があると思われます。 混合モデルを適合させる場合、「無制限の分散成分」を許可するオプションがあります。これは、分散成分が負の推定値に収束する可能性があることを意味します。 実際には分散が負になることは決してないことがわかっているため、これは奇妙に思えるかもしれません (またはまったくばかげている)。 しかし、分散成分の推定値を正の値に制限すると、固定効果の推定値に偏りが生じることが示されています (この統計的理由に興味がある場合は、以下に Google 学者の検索を含めました)。
では、それは完全なモデルの決定係数とどのような関係があるのでしょうか? 分散成分の多くが負であると推定され (母集団内で非アクティブである可能性が高いことを意味します)、推定している固定効果が分散をほとんど吸収しない場合、全体のモデル R2 が負になる可能性があります。
前に言ったように、あなたの特定の状況をもっと見ずに何が起こっているのかを正確に知ることは難しいですが、これがあなたを正しい道に導くのに役立つことを願っています.
- ジュリアン
https://scholar.google.com/scholar?q=unbounded+variance+components+mixed+model&hl=en&as_sdt=0&as_vis=1&oi=scholart&sa=X&ved=0ahUKEwiW3Z7AhsbSAhXE4CYKHZLUCs4QgQMIGjAA
Re: 混合モデルにおける負の R2「？」を使ってみましたか？ツールをクリックして、詳細を知りたい結果テーブルをクリックしますか?
これを行うには、「? [ツール] プルダウン メニューから [ヘルプ] ツールを選択して、目的のテーブルをクリックするか、Shift/? を入力してツールを表示し、目的のテーブルをクリックします。
詳細を調べるための良いスタートです。
