比较pymer4中的模型
提问于 2021-02-04 09:48:11
在pymer4 (或类似的用于线性混合效果回归模型的python模块)中，有没有一种方法来比较两种不同的模型？
在R中，lme4包的命令anova执行以下操作：
model1 = lmer(DV ~ IV1 + (1|RV), data = data)
model2 = lmer(DV ~ IV1*IV2 + (1|RV), data = data)
anova(model1, model2)pymer4的API页面似乎没有提到这一点。(我可以用R来做这件事，但我更愿意用python来做，因为我必须通过一个for循环在不同的组中运行这个测试，而python为这个循环提供了灵活性。)
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2021-03-28 17:52:04
您可以使用rpy2 / rmagic来实现这一点。
下面是一个for循环的示例，您将在不同的IV上循环，创建并拟合一个新模型，并使用anova与基本模型进行比较。
# set base formula
base_formula = 'Weight ~ 1 + (1+Time|Pig)' # base model
%R -i base_formula -i data m0 <- lmer(base_formula, data=data)
# loop over variables and compare models.
for iv in ["Time", "Start"]:
m_formula = f'Weight ~ {iv} + (1+Time|Pig)'
%R -i m_formula -i data m1 <- lmer(m_formula, data=data); print(anova(m0, m1))要运行上面的示例，您需要导入data并设置您的r环境，您可以使用下面的代码或与此tutorial相关的notebook来完成此操作，该笔记本用于比较在Python中运行LMER的不同方法。
# Load dataset
import statsmodels.api as sm
data = sm.datasets.get_rdataset('dietox', 'geepack').data
# Install Rbase and rpy2
# Install R and Rpy2
!apt-get install r-base
!pip install -q rpy2
# Install LMER packages (THIS TAKES ABOUT 3~5 minutes)
packnames = ('lme4', 'lmerTest', 'emmeans', "geepack")
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
utils = importr("utils")
utils.chooseCRANmirror(ind=1)
utils.install_packages(StrVector(packnames))
## Load modules.
%R library(lme4); library(lmerTest)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/66043134
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