R2 negativo en modelos mixtos¿Cómo se calcula R2 en JMP (v12.2) cuando se incluyen efectos fijos y aleatorios en Fit Model? No puedo encontrar ninguna documentación sobre esto.La razón por la que surgió esto es que he estado obteniendo valores negativos de R2.
Re: R2 negativo en modelos mixtos¿Está informando el RSquare generalizado como se describe en la personalidad del modelo mixto (solo JMP Pro, que no tengo)? Este extracto es del libro JMP Fitting Linear Models Book en el menú Help. Parece que esto sería razonable, aunque no obtengo un R2 negativo cuando intento este cálculo:
Re: R2 negativo en modelos mixtosHola @jwiltsie ,
Lo siento, claramente no respondí la pregunta que me hiciste 
Acabo de revisar la documentación nuevamente y, aunque hay detalles estadísticos para R ^ 2 para modelos solo de efectos fijos, parece que tampoco puedo encontrar detalles para modelos con efectos aleatorios. Investigaré un poco más, pero le sugiero que envíe un correo electrónico a support@jmp.com con su pregunta y es probable que puedan obtener la respuesta a su pregunta rápidamente.
Julian
Re: R2 negativo en modelos mixtosHe probado el "?" herramienta (que generalmente me da lo que quiero), pero me lleva al resumen de ajuste solo para modelos de efectos fijos (sin efectos aleatorios) que da la definición estándar, R2 = SSM / SST. Pero no creo que esto se aplique a los modelos mixtos y, si lo hace, no hay un informe de ANOVA para obtener el SSM y el SST.Re: R2 negativo en modelos mixtosGracias @Julian ,
Su descripción es correcta porque tengo un efecto aleatorio con una estimación negativa, aquí hay una captura de pantalla (debería haberla incluido en la publicación original).
Mixed Model Output with negative R2Mixed Model Output with negative R2Salida de modelo mixto con R2 negativo
Me preguntaba acerca de los detalles estadísticos de R2 para modelos mixtos (que no puedo encontrar en el enlace que proporcionó). Según una búsqueda rápida en Internet, parece que hay más de un método para calcular R2 para modelos mixtos.
Re: R2 negativo en modelos mixtosHola @jwiltsie ,
Aquí hay una sección de la ayuda de JMP que podría ser útil:
http://www.jmp.com/support/help/Mixed_and_Random_Effect_Model_Reports_and_Option.shtml
Sin ver sus resultados particulares, no puedo estar seguro de lo que está sucediendo, pero sospecho que el modelo que está ajustando tiene una serie de efectos aleatorios que probablemente estén cerca de cero/no absorban varianza. Al ajustar un modelo mixto, tiene la opción de permitir "componentes de varianza ilimitados", lo que significa que un componente de varianza puede converger en una estimación negativa. Esto puede parecer extraño (o francamente ridículo) ya que sabemos que en realidad una variación nunca puede ser negativa. Sin embargo, se ha demostrado que restringir las estimaciones para que los componentes de la varianza sean positivos conduce a un sesgo en la estimación de los efectos fijos (si está interesado en las razones estadísticas de esto, he incluido una búsqueda de Google Scholar a continuación).
Entonces, ¿qué tiene eso que ver con su coeficiente de determinación para el modelo completo? Si se estima que muchos de sus componentes de varianza son negativos (lo que significa que es probable que estén inactivos en la población) y los efectos fijos que esté estimando absorben poca varianza, es posible que el modelo general R2 sea negativo.
Como dije antes, es difícil saber qué está sucediendo exactamente sin ver más sobre su situación particular, ¡pero espero que esto lo ayude a ponerse en el camino correcto!
- Julian
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: R2 negativo en modelos mixtos¿Has probado a usar el "?" y haciendo clic en la Tabla de resultados, ¿está interesado en encontrar los detalles?
Para hacer esto, seleccione el "? Ayuda" del menú desplegable Herramientas y luego haga clic en la tabla que le interese, o ingrese Shift/? para abrir la herramienta, y luego haga clic en la tabla de interés.
Es un buen comienzo para descubrir los detalles.
