我使用Rglm.cluster()
中的miceadds
包中的函数估计了几个具有集群鲁棒标准错误的 glms。
不幸的是,该函数不会自动计算伪 R 平方。此外,我无法找到一个包来计算与glm.cluster
. 到目前为止,我已经尝试过rcompanion
's nagelkerke()
,fmsb
'sNagelkerkeR2()
甚至psfmi
's 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?
我使用Rglm.cluster()
中的miceadds
包中的函数估计了几个具有集群鲁棒标准错误的 glms。
不幸的是,该函数不会自动计算伪 R 平方。此外,我无法找到一个包来计算与glm.cluster
. 到目前为止,我已经尝试过rcompanion
's nagelkerke()
,fmsb
'sNagelkerkeR2()
甚至psfmi
's 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?
glm.cluster
返回一个二元素列表,其中的第一个元素(称为$glm_res
)是实际glm
拟合。我使用performance::r2_nagelkerke()
它是因为那是我得心应手的,但是如果您将它应用于$glm_res
组件,任何 Nagelkerke R2 功能都可能会起作用。
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