Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

Modelle zur Korrelations- und Regressionsanalyse

Moderator: EDi

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Carolin
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Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

Beitrag von Carolin »

Hallo alle zusammen,

ich habe eine wahrscheinlich recht einfache Frage, die ich leider selbst nicht gelöst bekomme.

Ich möchte gern bei folgendem Output meine Korrelation in eine Kovarianz umrechnen. Geht das mit einem R-Befehl und wenn nicht, wie funktioniert es händisch?


```
Random effects:
Groups .....Name ....Variance.Std.Dev...Corr
ID_new ....(Intercept) 0.5961.. 0.7721
............. cvar1...... 0.1554 ...0.3942.. 0.11
......Residual ...........0.2384 ...0.4883
Number of obs: 2843, groups: ID_new, 902
```
Gruß, Carolin
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EDi
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Re: Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

Beitrag von EDi »

So könnte es gehen (mit vielen Annahmen):

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library(lme4)
lme4fit <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy, REML = FALSE)
lme4fit
# variance covariance matrix for all parameters
vcov(lme4fit, full = TRUE)
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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Carolin
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Re: Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

Beitrag von Carolin »

Hallo Edi,

da gibt mir R eine Matrix aus, welcher zufolge die Kovarianz -0.0011 wäre...das macht eher weniger Sinn.

Ich habe es mal mit umstellen händisch probiert. Bitte korrigiert mich, wenn ich etwas übersehen habe.

Wenn Corr = Cov / sqrt(Var(x) * Var(y)) ist, dann ist Cov = Corr * sqrt(Var(x) * Var(y))

Habe es auch im Umkehrschluss probiert und es müsste stimmen.

LG
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EDi
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Re: Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

Beitrag von EDi »

das macht eher weniger Sinn.
Ohne ein reproduzierbares Beispiel kann ich das nicht einschätzen...

Dann halt:

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as.data.frame(VarCorr(lme4fit))
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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