如何获得 R^2 以获得稳健的混合效果 model（rlmer 命令；robustlmm）？

Question

我使用来自robustlmm package 的rlmer命令估计了一个稳健的混合效应model。 有没有办法获得边际和条件 R^2 值？

Answer 1

只是要自己回答。 I could not find a package or rather a function in R that is equivalent to eg r.squaredGLMM in the case of lmerMod objects but I found a quick workaround that works with rlmerMod objects. 基本上，您只需提取固定效应、随机效应和残差的方差分量，然后根据 Nakagawa & Schielzeth (2013) 提供的公式手动计算边际和条件 R^2。

library(robustlmm)
library(insight)
library(lme4)
data(Dyestuff, package = "lme4")
robust.model <- rlmer(Yield ~ 1|Batch, data=Dyestuff)
var.fix <- get_variance_fixed(robust.model)
var.ran <- get_variance_random(robust.model)
var.res <- get_variance_residual(robust.model)
R2m = var.fix/(var.fix+var.ran+var.res)
R2c = (var.fix+var.ran)/(var.fix+var.ran+var.res)

文学：
Nakagawa, S. 和 Schielzeth, H. (2013)，一种从广义线性混合效应模型中获得 R2 的通用且简单的方法。 方法 Ecol Evol，4：133-142。 doi:10.1111/j.2041-210x.2012.00261.x