Residuos en las estimaciones de parámetros de covarianza de efectos aleatoriosHola,
Ejecuté un modelo lineal de efectos mixtos y, en las estimaciones del parámetro de covarianza de efectos aleatorios, ¿el residuo (como parte del % del total) no explica la variación explicada por los efectos fijos? Si no lo hace, ¿cómo puedo determinar la variación explicada por mis efectos fijos?
¡Gracias!
Análisis y modelado de datos básicosRe: Residuos en las estimaciones de parámetros de covarianza de efectos aleatoriosHola @blip555555
¡Bienvenido a la comunidad!
Los efectos aleatorios y fijos desempeñan un papel diferente en el análisis y en el modelo. Los efectos fijos influyen en la respuesta media (intersección), mientras que los aleatorios influyen en el error aleatorio (varianza). Puede leer esta sección para obtener más información sobre los modelos de efectos aleatorios y un ejemplo de estimación de parámetros de efectos aleatorios (jmp.com).
La variación explicada por todos sus efectos (fijos + aleatorios) se puede encontrar con los valores R²/R² ajustados de su modelo.
El tipo de factor (aleatorio o fijo) se decide antes de los experimentos, en función del objetivo del análisis, los supuestos sobre los niveles de representatividad de este factor y el espacio de inferencia, y la posibilidad física/experimental de modificarlos de forma reproducible. Puede leer más en discusiones relacionadas:
Ecuación de predicción para factores elegidos aleatoriamente
Factor de bloqueo aleatorio vs. fijo en DOE
Influencia de los efectos aleatorios frente a los efectos fijos en el modelo total Rsq
Espero que esta respuesta te ayude.
Re: Residuos en las estimaciones de parámetros de covarianza de efectos aleatoriosQuerido Víctor,
Gracias por su útil respuesta. Sin embargo, no veo valores de R cuadrado en el informe del modelo mixto. Solo veo AICc, BIC y -2 log-verosimilitud para evaluar la precisión del modelo. ¿Hay alguna forma de especificar un resultado de R cuadrado?
¡Gracias de nuevo!
Ficticio
Re: Residuos en las estimaciones de parámetros de covarianza de efectos aleatoriosHola @blip555555
Como se respondió en su última publicación ¿Cuándo utilizar la personalidad de mínimos cuadrados estándar utilizando el atributo 'aleatorio' en lugar de la personalidad del modelo mixto?, si su estructura de covarianza está configurada en "Residual" (lo que implica que no hay covarianza entre las observaciones, por lo que los errores son independientes), puede ajustar su modelo usando la personalidad de mínimos cuadrados estándar y obtener acceso a R² y R² ajustado.
Espero que esta respuesta te ayude.
