glm.cluster 对象的伪 R 平方

Question

我使用 R 中 miceadds 包中的函数 glm.cluster() 估计了几个具有聚类稳健标准误差的 glms。

遗憾的是，该函数不会自动计算伪 R 平方。此外，我找不到用于计算与 glm.cluster 兼容的伪 R 平方的包。到目前为止，我已经尝试过 rcompanion 的 nagelkerke()、fmsb 的 NagelkerkeR2() 甚至 psfmi 的 rsq_nagel().

以前有没有其他人遇到过这个问题，你知道如何在不编写自己的函数的情况下解决它吗？

Answer 1

glm.cluster returns 一个双元素列表，其中的第一个元素（称为 $glm_res）是实际的 glm 匹配项。我使用 performance::r2_nagelkerke() 因为那是我手边的东西，但是如果将它应用于 $glm_res 组件，任何 Nagelkerke R2 函数都可能会起作用。

设置示例：

data(data.ma01, package = "miceadds")
dat <- data.ma01
dat$highmath <- 1 * ( dat$math > 600 )   # create dummy variable
mod2 <- miceadds::glm.cluster( data=dat, formula=highmath ~ hisei + female,
                     cluster="idschool", family="binomial")

library(performance)
r2_nagelkerke(mod2$glm_res)
## Nagelkerke's R2 
## 0.05126081

glm.cluster 对象的伪 R 平方

Pseudo R-squared for glm.cluster object

r

glm

logistic-regression

coefficient-of-determination