Просто собираюсь ответить на это сам. Я не смог найти пакет или скорее функцию в R, которая эквивалентна, например, r.squaredGLMM
в случае lmerMod
объектов, но я нашел быстрый обходной путь, который работает с rlmerMod
объектами. По сути, вам просто нужно извлечь компоненты отклонения для фиксированных эффектов, случайных эффектов и остатков, а затем вручную рассчитать предельные и условные значения R ^ 2 на основе формулы, предоставленной Nakagawa & Schielzeth (2013).
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)
Литература:
Накагава, С. и Шилзет, Х. (2013), Общий и простой метод получения R2 из обобщенных линейных моделей со смешанными эффектами. Методы Ecol Evol, 4: 133-142. DOI: 10.1111 / j.2041-210x.2012.00261.x