Я просматривал онлайн информацию о вычислениях R ^ 2 в смешанных моделях, и много информации появилось в R (lme4, MuMIn), где пакет lme4 создает подбор смешанной модели, а MuMIn вычисляет два R ^2 значения, которые создали Накагава и Шилзет, которые можно найти по ссылке ниже.https://stats.stackexchange.com/questions/111150/calculating-r2-in-mixed-models-using-nakagawa-schielzeths-2013-r2glmm-me
Я пытался использовать rpy2, чтобы получить доступ к этим пакетам R в Python, но у меня возникли проблемы с тем, чтобы заставить это работать.
Мое смешанное уравнение модели - smf.mixedlm ("win% ~ statistics", data, groups = data ['player']).Данные, с которыми я работаю, классифицируются как несбалансированный набор данных повторных измерений с моим коэффициентом группировки, являющимся столбцом игроков, поэтому я решил использовать смешанную модель.
В конечном итоге я хотел бы рассчитать соотношение моей статистики и% выигрыша.После вычисления значения R ^ 2 я могу взять квадратный корень, чтобы получить коэффициент корреляции.
Если у кого-нибудь есть какие-либо советы о том, как рассчитать эти значения R ^ 2 в Python, это будет очень полезно.Я просмотрел документацию по statsmodels, но ничего не нашел.Также были бы полезны предложения о том, как рассчитать его математически в моем наборе данных.
Спасибо