Deutsches R-Forum

Verfasst: **Sa Feb 04, 2017 6:06 pm**

Hallo!

Ich benutze das Paket "lme4" um lineare gemischte Modelle zu erstellen.
Wenn ich mir eine Summary ausgeben lasse, dann sieht das zB so aus:

Code: Alles auswählen

REML criterion at convergence: 3177.8

Scaled residuals: 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-2.51280 -0.70712 -0.06667  0.69131  2.20034 

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 ltg      (Intercept)  250.5   15.83   
 Residual             1316.8   36.29   
Number of obs: 315, groups:  ltg, 165

Fixed effects:
            Estimate Std. Error t value
(Intercept)  43.0163   107.9990   0.398
stee         10.7268     2.4849   4.317
gree          3.6004     0.7419   4.853
mee          -9.2334     2.1188  -4.358
kee          12.9433     2.3991   5.395
bee         -3.8669     1.6788  -2.303
hee         -7.0957     2.2167  -3.201

>

Meine Frage: Wie kann ich jetzt zwei verschiedene Modelle miteinander vergleichen? Bei der "normalen" Summary für ein lineares Modell gibt es ja das Bestimmtheitsmaß R² oder den quadratischen mittleren Fehler RMSE. Kann ich diese Kennzahlen auch für lineare gemischte Modelle errechnen?

Viele Grüße

Verfasst: **Sa Feb 04, 2017 10:46 pm**

Was willst du denn damit anstellen?

R2 gibts:

Nakagawa, Shinichi, and Holger Schielzeth. "A general and simple method for obtaining R2 from generalized linear mixed‐effects models." Methods in Ecology and Evolution 4.2 (2013): 133-142.

Johnson, Paul CD. "Extension of Nakagawa & Schielzeth's R2GLMM to random slopes models." Methods in Ecology and Evolution (2014).

Von Nagakawa & Schielzeth gibts auch ein Update auf dem biorxiv.

HTH,

Edi

Verfasst: **So Feb 05, 2017 12:53 pm**

Hallo!

Vielen Dank für deine Antwort!

Also ich habe ein multiples Regressionsmodell erstellt und der Betreuer meiner Abschlussarbeit meinte, dass ich noch einen `random effect`mit einbringen soll. Nun möchte ich mein normales multiples Modell irgendwie mit dem gemischten linearen Modell vergleichen, um zu sehen, was der zufällige Effekt überhaupt bringt. Oder ist das nicht sinnvoll?

Verfasst: **So Feb 05, 2017 5:54 pm**

was der zufällige Effekt überhaupt bringt

Das sieht man ja auch an der Varianz des Random-Effects ob und wie viel der erklärt.

Generell würde ich Random-Effects in das Model nehmen wenn es schon so vorgegeben ist (z.b. durch das Experimentaldesign).
Einfach mal so einen reinhauen bringt IMO nicht wirklich was, das sollte schon begründet sein.

Du kannst auch formal test, z.B: via bootstrap oder Informations-Kriterien nutzen...

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gemischte lineare Modelle vergleichen?

gemischte lineare Modelle vergleichen?

Re: gemischte lineare Modelle vergleichen?

Re: gemischte lineare Modelle vergleichen?

Re: gemischte lineare Modelle vergleichen?