R
R.package
!!!easystats
https://github.com/easystats
https://qiita.com/ocean_f/items/f1074f8cc05241dc28eb
{{outline}}
----
!!インストール
 install.packages("easystats", repos = "https://easystats.r-universe.dev")


!!GLMMなどの妥当性評価




!モデルパフォーマンス
{{pre
model_performance(modelER3f)

## # Indices of model performance
## 
## AIC      |      BIC | R2 (cond.) | R2 (marg.) |   ICC |  RMSE | Sigma | Score_log | Score_spherical
## ---------------------------------------------------------------------------------------------------
## 1357.583 | 1378.366 |      0.819 |      0.532 | 0.612 | 4.957 | 1.000 |    -2.501 |           0.055
}}

!R2： r2()
{{pre
r2(modelER3f)

# R2 for Mixed Models

  Conditional R2: 0.912
     Marginal R2: 0.233
}}
*Conditionalは Mixed Modelsの寄与率
*Marginal は固定要因のみの寄与率
!多重共線性： check_collinearity()

*結果を plot()

!正規性： check_normality()

{{pre
check_normality(modelER3f)

 OK: residuals appear as normally distributed (p = 0.730).
}}

*結果を plot()
**パッケージ「see」が必要。
***依存パッケージも必要
{{pre
package ‘effectsize’ successfully unpacked and MD5 sums checked
package ‘insight’ successfully unpacked and MD5 sums checked
package ‘parameters’ successfully unpacked and MD5 sums checked
package ‘see’ successfully unpacked and MD5 sums checked
}}

{{pre
library(see)
nom <- check_normality(modelER3f)
plot(nom)
}}
{{ref_image nom.png}}
!過分散： check_overdispersion()
*ポアソン分布のみ
!ゼロ過剰： check_zeloinflation()
*ポアソン分布の場合のみ
!!インストール
{{pre
install.packages("performance")

library(performance)

}}