lineare gemischte Modelle

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lineare gemischte Modelle

Beitragvon anna_stat » Mi 1. Feb 2017, 16:34

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 :)
anna_stat
 
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