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当您将混合模型与 lme 应用时，有人可以告诉我这是什么结果

我理解第一部分，但第二部分想告诉我们什么（相关性）：它们与截距相关吗？

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

谢谢

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（正如我在您的其他问题的评论中回答的那样：）

这些是固定效应估计之间的相关性。如果它们非常高（例如绝对值 > 0.9），它们可能表明估计的稳定性可能存在问题（因为您正在拟合具有强烈共线效应的预测变量）。我会说一般来说，如果它们小于这个值，那么忽略它们是很安全的。如果它们更高，您可能需要考虑省略一些预测变量，或以某种方式降低模型的维数（例如，通过 PCA 对预测变量进行分析——Frank Harrell 的回归建模策略书是一个很好的来源），但要小心数据窥探. 这个r-sig-mixed-models 邮件列表线程提供了更多信息。

（这接近于 CrossValidated [statistics] 而不是 StackOverflow [programming] 问题......）

于 2012-09-13T14:43:47.397 回答