可疑的高R^2午安,
我擬合了一個 LMM，其固定效應為應變、濃度、它們的相互作用、實驗天數（天數不足以將其視為隨機）以及在 96 孔板內嵌套的重複隨機效應和在一天內嵌套的板。我使用標準最小二乘平台運行了 LMM，並將屬性「隨機」歸因於我的隨機效應。我得到的 R^2 為 0.99，這似乎高得可疑，我以為這是模型過度擬合，但我認為我有足夠的觀察結果。這樣正常嗎？
基礎資料分析與建模回覆：R^2 值高得可疑你好@blip555555
一些想法 - 首先是檢查模型中是否需要 Day，因為從模型報告頂部的 LogWorth 圖來看它並不重要。另一個想法是應用驗證集來測試模型的準確性以確定效果，您是否也查看了學生化殘差以查看是否有任何值是異常值？
謝謝，
本
回覆：R^2 值高得可疑親愛的本，
謝謝。我查看了學生化殘差，異常值對我來說似乎是正常的，因為我正在測試不同抗生素濃度對多次重複螢光水平的影響，因此從生物學上講，並非所有重複在某些濃度下都表現相同是有道理的。我從模型中刪除了日期，但高 R^2 仍然存在，我有大約 900 個觀測值，所以應該排除模型過度擬合？
謝謝！
回覆：R^2 值高得可疑首先，我不是適合您特定情況的中小企業。我不知道你正在模仿什麼反應？我對所報告的分析輸出沒有任何背景資訊。參數估計看起來合理嗎？報告的所有統計資料都取決於您輸入的模型以及資料的獲取方式。如果其中任何一項發生變化，統計數據也可能會發生變化。
在評估模型的適用性時，需要考慮許多統計數據（R 平方只是其中之一）。例如，您可以評估：
1. R 平方 - 調整 R 平方以評估過度擬合。增量越小，模型中不顯著項的可能性就越小
2. R平方調整優於R平方，越大越好
3.RMSE（模型標準差）。越小越好。這是響應變數單位，那麼 33 合理嗎？
4. p 值（當您了解 MSE 的組成時最有用）。重要性是一個條件語句。
5.殘差（各類圖）。您可以評估異常值、多重共線性、違反假設的情況（獨立性、隨機性、平均值為 0、變異數恆定）
我注意到您提到“在 96 孔板內嵌套複製，並在一天內嵌套板”。我沒有在您的模型中看到任何巢狀術語（例如，plate[Day]、Replicate[Plate]）？
