R语言做广义线性混合模型如何得到每一个固定效应的η2

在广义线性混合模型中，可以使用 Marginal R2 和 Conditional R2 来评估固定效应的影响程度。Marginal R2 表示固定效应解释的响应变量方差的比例，而 Conditional R2 表示固定效应加上随机效应解释的响应变量方差的比例。

在 R 语言中，可以使用 "r.squaredGLMM()" 函数来计算 Marginal R2 和 Conditional R2。例如，假设我们的广义线性混合模型为：

model <- glmer(y ~ x1 + x2 + (1|group), data = mydata)

则可以使用以下代码来计算 Marginal R2 和 Conditional R2：

library(rcompanion)
r.squaredGLMM(model)

这将输出一个包含 Marginal R2 和 Conditional R2 的表格，其中每个固定效应都有一个对应的 R2 值。

相关问题

R语言做广义线性混合模型如何得到置信区间

在R语言中，可以使用lme4包中的函数来拟合广义线性混合模型（GLMM）。拟合完成后，可以使用confint()函数来计算模型中每个模型系数的置信区间。示例如下：

# 导入lme4包
library(lme4)

# 拟合GLMM模型
model <- glmer(y ~ x1 + x2 + (1 | group), data = mydata, family = binomial)

# 计算每个系数的置信区间
confint(model)

其中，y是因变量，x1和x2是自变量，group是随机效应变量。family参数指定了使用二项分布来建模。confint()函数会返回每个系数的置信区间。需要注意的是，置信区间的计算方法和置信水平可以通过confint()函数的参数进行设置。

r语言广义线性混合模型

广义线性混合模型（GLMM）是一种广义线性模型（GLM）的扩展，它允许在模型中引入随机效应。在R语言中，我们可以使用lme4包来拟合GLMM。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个二分类问题，我们想要预测一个人是否会购买某个产品。我们有一些关于这个人的信息，比如他们的年龄、性别、收入等等。我们还有一些关于这个人所在的城市的信息，比如城市的平均收入、城市的人口等等。我们可以使用GLMM来建立一个模型，其中个体的特征是固定效应，城市的特征是随机效应。

library(lme4)
# 假设我们的数据框叫做data，其中y是因变量，x1和x2是个体的特征，z1和z2是城市的特征
model <- glmer(y ~ x1 + x2 + (1 + z1 + z2 | city), data = data, family = binomial)
summary(model) # 查看模型的摘要信息

在这个例子中，我们使用了binomial分布作为响应变量的分布，因为我们的问题是一个二分类问题。 `(1 + z1 + z2 | city)`表示我们引入了城市的随机效应，其中`(1 | city)`表示城市的截距是随机的，`(z1 + z2 | city)`表示城市的z1和z2的系数也是随机的。