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lmeで混合モデルを適用すると、この結果はどうなるか教えてもらえますか

最初の部分は理解しましたが、2 番目の部分で伝えたいことは何ですか (相関関係): 切片との相関関係ですか?

Fixed effects: Ratio ~ ADF + CP + FCM + DMI + DIM 
                 Value  Std.Error  DF   t-value p-value
(Intercept)  3.1199808 0.16237303 158 19.214896  0.0000
ADF         -0.0265626 0.00406990 158 -6.526603  0.0000
CP          -0.0534021 0.00539108 158 -9.905636  0.0000
FCM         -0.0149314 0.00353524 158 -4.223598  0.0000
DMI          0.0072318 0.00498779 158  1.449894  0.1491
DIM         -0.0008994 0.00019408 158 -4.634076  0.0000

Correlation: 
    (Intr) ADF    CP     FCM    DMI   
ADF -0.628                            
CP  -0.515  0.089                     
FCM -0.299  0.269 -0.203              
DMI -0.229 -0.145  0.083 -0.624       
DIM -0.113  0.127 -0.061  0.010 -0.047

ありがとう

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（他の質問のコメントで答えたように:)

これらは、固定効果推定値間の相関関係です。それらが非常に高い場合 (例: 絶対値 > 0.9)、推定値の安定性に問題がある可能性があることを示している可能性があります (共線効果が強い予測子を当てはめているため)。一般に、それよりも小さい場合は、無視しても問題ないと思います。それらがより高い場合は、一部の予測子を除外するか、何らかの方法でモデルの次元を減らすことを検討することをお勧めします (たとえば、予測子の PCA によって - Frank Harrell の回帰モデリング戦略の本は良い情報源です)。ただし、データのスヌーピングには注意してください。 . このr-sig-mixed-models メーリング リスト スレッドで詳細を確認できます。

(これは、StackOverflow [プログラミング] の質問ではなく、CrossValidated [統計] に隣接しています ...)

于 2012-09-13T14:43:47.397 に答える