Deutsches R-Forum

Verfasst: **Do Nov 14, 2019 6:43 pm**

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

Verfasst: **Do Nov 14, 2019 8:19 pm**

So könnte es gehen (mit vielen Annahmen):

Code: Alles auswählen

library(lme4)
lme4fit <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy, REML = FALSE)
lme4fit
# variance covariance matrix for all parameters
vcov(lme4fit, full = TRUE)

Verfasst: **Fr Nov 15, 2019 10:14 am**

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

Verfasst: **Fr Nov 15, 2019 2:42 pm**

das macht eher weniger Sinn.

Ohne ein reproduzierbares Beispiel kann ich das nicht einschätzen...

Dann halt:

Code: Alles auswählen

as.data.frame(VarCorr(lme4fit))

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Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

Re: Multileveloutput Kovarianz aus Korrelation berechnen

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