有沒有辦法獲得與 glmer() 擬合的廣義線性混合模型的零偏差和 df ？這是否有理由不包含在 summary() 輸出中，就像使用 glm() 物件一樣？
uj5u.com熱心網友回復：
您可以通過僅使用截距項重新擬合模型來計算零偏差，例如
gm1 <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period (1 | herd),
data = cbpp, family = binomial)
gm0 <- update(gm1, . ~ 1 (1|herd))
deviance(gm1) ## 73.47
deviance(gm0) ## 92.42 (null deviance)
- 我不確定您所說的 GLMM 的“空 df”是什么意思；有效樣本大小的“分母自由度”度量對于平衡方差分析和線性混合模型[通過包含/排除，Satterthwaite，Kenward-Roger 等] 非常有效，很難為 GLMM 定義。
- 我可以想到幾個
lme4不會自動為您進行計算的原因：- 它可能是一個昂貴的重新擬合（即使對于 GLM，它也確實需要重新擬合模型，請參閱此處的代碼
glm） - 對于 GLMM 來說，用于比較的合適的空模型是什么不太明顯。您是否同時去除隨機和固定效應并將模型簡化為 GLM？根據問題的背景關系，您是保留所有隨機效應，還是僅保留攔截級別的隨機效應，或其他一些混合效應？讓用戶自己做會迫使他們做出這個選擇。
- 它可能是一個昂貴的重新擬合（即使對于 GLM，它也確實需要重新擬合模型，請參閱此處的代碼
（也就是說，我不認為忽略零偏差是一個明確的選擇。）
如果您確實選擇放棄所有隨機效應（即與deviance(glm(cbind(incidence, size - incidence) ~ period, data =cbpp, family = binomial))上面的示例進行比較，您應該能夠對glmer擬合進行有意義的比較，但有一些微妙之處：您可能需要閱讀有關Deviance 和 log的部分GLMMs引數的-likelihood在?deviance.merMod。
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