*disclaimer
247130
easystats
https://github.com/easystats
https://qiita.com/ocean_f/items/f1074f8cc05241dc28eb
GLMMなどの妥当性評価
モデルパフォーマンス
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()
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()
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
- パッケージ「see」が必要。
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
library(see) nom <- check_normality(modelER3f) plot(nom)
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
install.packages("performance")
library(performance)
https://sugiura-ken.org/wiki/