lmer 模型拟合的 R 平方

Question

我有一个混合效应模型，我想查看 R² 和 p 值。我认为这是可以通过summary()访问的，但事实并非如此。或者至少我不认识它。

> summary(fit1.lme <- lmer(log(log(Amplification)) ~ poly(Voltage, 3) + (1 | Serial_number), data = bdf))
Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
Formula: log(log(Amplification)) ~ poly(Voltage, 3) + (1 | Serial_number)
   Data: bdf

REML criterion at convergence: -253237.6

Scaled residuals: 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-14.8183  -0.4863  -0.0681   0.2941   9.3292 

Random effects:
 Groups        Name        Variance Std.Dev.
 Serial_number (Intercept) 0.008435 0.09184 
 Residual                  0.001985 0.04456 
Number of obs: 76914, groups:  Serial_number, 1270

Fixed effects:
                    Estimate Std. Error t value
(Intercept)         0.826745   0.002582     320
poly(Voltage, 3)1 286.978430   0.045248    6342
poly(Voltage, 3)2 -74.061993   0.045846   -1615
poly(Voltage, 3)3  39.605454   0.045505     870

Correlation of Fixed Effects:
            (Intr) p(V,3)1 p(V,3)2
ply(Vlt,3)1 0.001                 
ply(Vlt,3)2 0.002  0.021          
ply(Vlt,3)3 0.001  0.032   0.028  

Answer 1

对于 R²，您可以使用 MuMIn 中的 r.squaredGLMM(fit1.lme)包裹。它将返回边际和条件 R²。

对于 p 值，您可以通过使用 summary 和 lmerTest 包来找到它们。

有关混合模型 p 值的更多信息:http://mindingthebrain.blogspot.ch/2014/02/three-ways-to-get-parameter-specific-p.html