Hola a tod en s, estoy trabajando con modelos de regresión mixta con el paquete "nlme", concretamente con la función "lme". Una vez que hago mi modelo y el summary del mismo obtengo por ejemplo la significación (valor p) de la variable independiente, así como el valor del AIC para comparar mi modelo con otro similar, pero no sé cómo obtener un valor del grado de ajuste de la recta de regresión resultante a los datos observados, algo así como el R al cuadrado ajustado que me da el modelo "lm". ¿Alguien sabe cómo obtenerlo? Muchas gracias de antemano, Salu2, Javier
Hola Javier, no existe una manera que de ese valor automáticamente. Pero podes calcularlo fácilmente: cor(fitted(modelo), getResponse(modelo))^2 Esto lo encontre buscando en los foros es la respuesta de Pinherio biostat.wustl.edu/archives/html/s-news/2002-04/msg00075.html También dice que no es lo mismo que el R cuadrado de una regresión lineal porque el método de ajuste no es LS. Este otro link apunta a un articulo sobre el R cuadrado para la selección de efectos fijos en modelos mixtos. portal.acm.org/citation.cfm?id=1316079.1316196 Un saludo. Luciano El 26 de mayo de 2010 13:16, Javier Martinez <javi.martinez.lopez@gmail.com>escribió:> Hola a tod@s, > > estoy trabajando con modelos de regresión mixta con el paquete "nlme", > concretamente con la función "lme". Una vez que hago mi modelo y el > summary del mismo obtengo por ejemplo la significación (valor p) de la > variable independiente, así como el valor del AIC para comparar mi > modelo con otro similar, pero no sé cómo obtener un valor del grado de > ajuste de la recta de regresión resultante a los datos observados, > algo así como el R al cuadrado ajustado que me da el modelo "lm". > ¿Alguien sabe cómo obtenerlo? > > Muchas gracias de antemano, > > Salu2, > > Javier > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >[[alternative HTML version deleted]]