隨機效應協方差參數估計中的殘差你好，
我運行了混合效應線性模型，在隨機效應協方差參數估計中，殘差（作為總體百分比的一部分）沒有考慮到固定效應解釋的變化？如果沒有，我怎麼能找到由我的固定效應所解釋的變化？
謝謝！
基礎資料分析與建模回覆：隨機效應協方差參數估計中的殘差你好@blip555555
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隨機效應和固定效應在分析和模型中發揮不同的作用。固定效應對平均反應（截距）有影響，而隨機效應對隨機誤差（變異數）有影響。您可以閱讀本節以了解有關隨機效應模型的更多資訊。以及估計隨機效應參數的範例 (jmp.com)
您可以使用模型的 R²/R² 調整值來找到由所有效應（固定 + 隨機）解釋的變化。
在實驗之前確定因素的類型（隨機與固定），取決於分析的目標、關於該因素的水平代表性和推理空間的假設，以及以可重複的方式改變它們的物理/實驗可能性。您可以在密切相關的討論中閱讀更多內容：
隨機選擇因子的預測方程
DOE 中的隨機阻塞因子與固定阻塞因子
隨機效應與固定效應對總體模型 Rsq 的影響
希望這個回應能對你有幫助，
回覆：隨機效應協方差參數估計中的殘差親愛的維克多，
感謝您的有益回覆。但是，我在混合模型報告中看不到 R 平方值。就模型解釋作品的效果而言，我所能看到的只有 AICc、BIC 和 -2 對數似然。有沒有辦法指定 R 平方輸出？
再次感謝！
假定
回覆：隨機效應協方差參數估計中的殘差你好@blip555555
正如您在最新帖子中回答的那樣，何時使用帶有屬性“隨機”的標準最小二乘個性而不是混合模型個性？ ，如果您的協方差結構設定為「殘差」（意味著觀測值之間沒有協方差，因此誤差是獨立的），您可以使用標準最小二乘法來擬合您的模型並獲得 R² 和調整後的 R²。
希望這個答案能對你有幫助，
