Residui nelle stime dei parametri di covarianza degli effetti casualiCIAO,
Ho eseguito un modello lineare a effetti misti e, nelle stime dei parametri di covarianza degli effetti casuali, il residuo (come parte della percentuale del totale) che non tiene conto della variazione spiegata dagli effetti fissi? E se non lo fa, come posso trovare la variazione spiegata dai miei effetti fissi?
Grazie!
Analisi e modellazione dei dati di baseRe: Residui nelle stime dei parametri di covarianza degli effetti casualiCiao @blip555555
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Gli effetti casuali e fissi svolgono un ruolo diverso nell'analisi e nel modello. Gli effetti fissi hanno un impatto sulla risposta media (intercetta), mentre gli effetti casuali hanno un impatto sull'errore casuale (varianza). Puoi leggere questa sezione per saperne di più sui modelli a effetti casuali. e Esempio di stima dei parametri a effetti casuali (jmp.com)
La variazione spiegata da tutti i tuoi effetti (fissi + casuali) può essere trovata con i valori R²/R² aggiustati del tuo modello.
Il tipo di fattore (casuale vs. fisso) viene deciso prima degli esperimenti, in base all'obiettivo dell'analisi, alle ipotesi sui livelli di rappresentatività di questo fattore e sullo spazio di inferenza, e alla possibilità fisica/sperimentale di modificarli in modo riproducibile. Per ulteriori informazioni, consultare discussioni strettamente correlate:
Equazione di previsione per fattori scelti casualmente
Fattore di blocco casuale vs fisso nel DOE
Effetto casuale vs. effetti fissi influenzano il modello totale Rsq
Spero che questa risposta ti sia d'aiuto,
Re: Residui nelle stime dei parametri di covarianza degli effetti casualiCaro Victor,
Grazie per la tua utile risposta. Tuttavia, non riesco a vedere i valori di R-quadrato nel report del modello misto. Tutto ciò che riesco a vedere in termini di efficacia del modello sono AICc, BIC e -2 log-verosimiglianza. C'è un modo per specificare un output di R-quadrato?
Grazie ancora!
Assunta
Re: Residui nelle stime dei parametri di covarianza degli effetti casualiCiao @blip555555
Come risposto nel tuo ultimo post Quando usare la personalità Standard Least Square usando l'attributo 'random' invece della personalità Mixed Model?, se la tua struttura di covarianza è impostata su "Residua" (il che implica nessuna covarianza tra le osservazioni, quindi gli errori sono indipendenti), puoi adattare il tuo modello usando la personalità Standard Least Squares e ottenere l'accesso a R² e R² aggiustato.
Spero che questa risposta ti sia d'aiuto,
