আমি ফর্মটিতে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল চালাচ্ছি:
lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE)
সাধারণত আমি ইন্টারসেপ্ট এবং রেসিডুয়াল ভেরিয়েন্সগুলি থেকে আইসিসি গণনা করব, তবে মডেলের সংক্ষিপ্তসারটিতে অবশিষ্ট বৈকল্পিকতা অন্তর্ভুক্ত নয়। আমি কীভাবে এটি গণনা করব?
1
আপনি আইসিসি হিসাব করছেন কেন?
—
অ্যাডমো
এই ধারণাটি পরীক্ষা করার জন্য যে সাধারণ লজিস্টিক রিগ্রেশন এই ডেটার জন্য বৈধ নয়, প্রমাণ হিসাবে আমার জিএলএমএম ব্যবহার করা উচিত। আমি একটি সমীকরণ পেয়েছি: আইসিসিওলজিট = ইন্টারসেপ্ট ভেরিয়েন্স ^ 2 / (ইন্টারসেপ্ট ভেরিয়েন্স ^ 2 + পিআই ^ 2/3)। এটা কি যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হচ্ছে?
—
মেগান
আপনি সম্পূর্ণ সর্বাধিক সম্ভাবনা পদ্ধতির ব্যবহার করছেন। আপনি কি ফিক্সড এফেক্টস মডেলের বিরুদ্ধে 1 ডিগ্রি স্বাধীনতার সাথে সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করতে পারবেন না?
—
অ্যাডমো
@ মেগান: আপনি ঠিক বলেছেন। অনুশীলনে, জেগার এট আল। (1988) পরামর্শ দেয় লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলগুলির অবশিষ্ট প্রকরণ হিসাবে চেয়ে ভাল কাজ করে, যদিও দুটি খুব নিকটে রয়েছে। এসএল জেগার, কেওয়াই লিয়াং এবং পিএস অ্যালবার্ট দেখুন। দ্রাঘিমাংশীয় তথ্যের মডেলগুলি: সাধারণীকরণ অনুমানের সমীকরণ পদ্ধতির। বায়োমেট্রিকস, 44: 1049-1060 1988.π 2 / 3
—
র্যান্ডেল
@ মিগান: এটি
—
ওল্ফগ্যাং
intercept_variance / (intercept_variance + pi^2/3)
- সুতরাং বৈকল্পিকটি বর্গাকার করবেন না।