ランダム効果共分散パラメータ推定値の残差こんにちは、
混合効果線形モデルを実行したところ、ランダム効果共分散パラメータ推定値において、固定効果によって説明される変動を考慮していない残差（全体に対する割合の一部として）が表示されました。もし考慮されていない場合、固定効果によって説明される変動をどのように見つければよいでしょうか？
ありがとう！
基本的なデータ分析とモデリングRe: ランダム効果共分散パラメータ推定値の残差こんにちはブリップ555555
コミュニティへようこそ！
ランダム効果と固定効果は、分析とモデルにおいて異なる役割を果たします。固定効果は平均応答（切片）に影響を与えますが、ランダム効果はランダム誤差（分散）に影響を与えます。 ランダム効果モデルについて詳しくは、このセクションをご覧ください。また、 ランダム効果パラメータの推定例（jmp.com）もご覧ください。
すべての効果 (固定 + ランダム) によって説明される変動は、モデルの R²/R² 調整値で確認できます。
因子の種類（ランダム因子か固定因子か）は、分析の目的、当該因子の代表性レベルと推論空間に関する仮定、そして再現性のある方法で因子を変化させる物理的／実験的可能性に応じて、実験前に決定されます。詳細については、関連する議論をご覧ください。
ランダムに選択された因子の予測式
DOEにおけるランダムブロッキング係数と固定ブロッキング係数
ランダム効果と固定効果によるモデル全体のRsqへの影響
この回答がお役に立てれば幸いです。
Re: ランダム効果共分散パラメータ推定値の残差親愛なるビクターへ
参考になるご回答ありがとうございます。しかし、混合モデルのレポートに決定係数（R-2乗）が表示されません。モデルがどの程度適切に説明できるかを示す指標として、AICc、BIC、-2対数尤度しか確認できません。決定係数の出力を指定する方法はありますか？
再度、感謝します！
想定される
Re: ランダム効果共分散パラメータ推定値の残差こんにちはブリップ555555
最新の投稿「混合モデル パーソナリティではなく、属性「ランダム」を使用して標準最小二乗パーソナリティを使用するのはいつですか?」で回答されているように、共分散構造が「残差」に設定されている場合 (観測値間に共分散がないため、エラーは独立していることを意味します)、標準最小二乗パーソナリティを使用してモデルを適合し、R² と調整済み R² にアクセスできます。
この回答がお役に立てれば幸いです。
