【问题标题】:texreg with lmer and lme objects -- variances differtexreg 与 lmer 和 lme 对象 - 差异不同
【发布时间】:2015-08-18 13:41:10
【问题描述】:

各位, 我正在尝试打印包含差异的 lmer() {nlme} 和 lme() {lme4} 模型的 {texreg} 表。然而,两个模型之间的差异显着不同(几个数量级)。似乎 lme() 方差是 lmer() 方差的平方根。哪些是正确的?

library(plm)
library(lme4)
library(nlme)
library(texreg)
data("Grunfeld", package="plm")
reML0   <-lmer(inv ~ value + capital + (1|firm), data=Grunfeld)
reML1   <- lme(inv ~ value + capital, data=Grunfeld, random=~1|firm)
screenreg(list(reML0, reML1), digits=3, include.variance=TRUE)

========================================================
                            Model 1        Model 2      
--------------------------------------------------------
(Intercept)                   -57.864 *      -57.864    
                              (29.378)       (29.378)   
value                           0.110 ***      0.110 ***
                               (0.011)        (0.011)   
capital                         0.308 ***      0.308 ***
                               (0.017)        (0.017)   
--------------------------------------------------------
AIC                          2205.851       2205.851    
Num. obs.                     200            200        
Num. groups: firm              10                       
Variance: firm.(Intercept)   7366.992                   
Variance: Residual           2781.426                   
Num. groups                                   10        
sigma                                         52.739    
sigma. RE                                     85.831    
========================================================
*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05

【问题讨论】:

    标签: r lme4 nlme texreg


    【解决方案1】:

    似乎很清楚,它报告模型 1 的方差和模型 2 的 sigma。方差是 sigma 的平方,因此您的问题的答案是“两者”

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 1970-01-01
      • 2020-12-24
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2019-06-28
      • 2016-05-04
      • 1970-01-01
      • 2020-08-30
      • 1970-01-01
      相关资源
      最近更新 更多