线性混合加权回归R^2的95% CI
线性混合加权回归R^2的95% CI
提问于 2021-07-12 16:23:55
在线性混合加权回归中，我试图计算R^2及其95%CI。由于lme()的摘要没有提供R^2，所以我使用的是来自MuMIn包的MuMIn()和从引导包中的boot()。(如果你有更好的方法，请告诉我！)然而，我发现上下界是相同的数字。为什么？我在这里使用mtcar数据作为示例：
library(lme4)
library(boot)
library(MuMIn)
foo <- boot(mtcars, function(data, indices)
r.squaredGLMM(lme(mpg ~ wt, data=mtcars,
random= ~1|gear, weights= ~carb))[1], R=1000)
foo$t0
quantile(foo$t, c(0.025, 0.975))回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-07-12 16:31:52
原来我忘了添加data=mtcars[indices,]..。我想删除这个问题，但我想也许它可以帮助一个新的R有类似的问题。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68350778
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