texreg 与 lmer 和 lme 对象——方差不同
texreg with lmer and lme objects -- variances differ
各位,
我正在尝试打印包含方差的 lmer() {nlme} 和 lme() {lme4} 模型的 {texreg} table。然而,方差在两个模型之间存在显着差异(几个数量级)。看起来 lme() 方差是 lmer() 方差的平方根。哪些是正确的?
library(plm)
library(lme4)
library(nlme)
library(texreg)
data("Grunfeld", package="plm")
reML0 <-lmer(inv ~ value + capital + (1|firm), data=Grunfeld)
reML1 <- lme(inv ~ value + capital, data=Grunfeld, random=~1|firm)
screenreg(list(reML0, reML1), digits=3, include.variance=TRUE)
========================================================
Model 1 Model 2
--------------------------------------------------------
(Intercept) -57.864 * -57.864
(29.378) (29.378)
value 0.110 *** 0.110 ***
(0.011) (0.011)
capital 0.308 *** 0.308 ***
(0.017) (0.017)
--------------------------------------------------------
AIC 2205.851 2205.851
Num. obs. 200 200
Num. groups: firm 10
Variance: firm.(Intercept) 7366.992
Variance: Residual 2781.426
Num. groups 10
sigma 52.739
sigma. RE 85.831
========================================================
*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05
它报告模型 1 的方差和模型 2 的西格玛似乎很清楚。方差是西格玛的平方,所以你的问题的答案是 "both"
各位, 我正在尝试打印包含方差的 lmer() {nlme} 和 lme() {lme4} 模型的 {texreg} table。然而,方差在两个模型之间存在显着差异(几个数量级)。看起来 lme() 方差是 lmer() 方差的平方根。哪些是正确的?
library(plm)
library(lme4)
library(nlme)
library(texreg)
data("Grunfeld", package="plm")
reML0 <-lmer(inv ~ value + capital + (1|firm), data=Grunfeld)
reML1 <- lme(inv ~ value + capital, data=Grunfeld, random=~1|firm)
screenreg(list(reML0, reML1), digits=3, include.variance=TRUE)
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Model 1 Model 2
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(Intercept) -57.864 * -57.864
(29.378) (29.378)
value 0.110 *** 0.110 ***
(0.011) (0.011)
capital 0.308 *** 0.308 ***
(0.017) (0.017)
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AIC 2205.851 2205.851
Num. obs. 200 200
Num. groups: firm 10
Variance: firm.(Intercept) 7366.992
Variance: Residual 2781.426
Num. groups 10
sigma 52.739
sigma. RE 85.831
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*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05
它报告模型 1 的方差和模型 2 的西格玛似乎很清楚。方差是西格玛的平方,所以你的问题的答案是 "both"