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r - 解释线性混合效应回归模型的结果：条件 R-Squared 是 NA 且输出不一致？
我在 R 中有以下混合效应回归模型：
使用summary(linearModSubset)and r.squaredGLMM(linearModSubset)，我得到：
但是使用tab_model(linearModSubset)我得到：
当我使用相同的模型时，我对为什么这两个输出的值略有不同感到困惑。我也想知道为什么r.squaredGLMM(linearModSubset)报告条件 R 平方，但tab_model(linearModSubset)条件 R 平方是 NA。
提前致谢！
r - 从平均混合效应模型预测 - 使用 sjPlot 获得巨大的 CI
我曾经MuMIn::model.avg对几个lme4::lmer模型进行平均，我想从平均模型中获取并绘制预测结果。我尝试使用sjPlot::plot_model，但我得到了不切实际的 CI（范围从大约 -50,000 到大约 +50,000，对于值范围为 54-673 的变量）。
我还尝试使用简单的线性模型 (lm) 在没有随机因素的情况下运行类似的模型，并得到类似的不切实际的 CI。
这是代码，我没有添加数据，因为我认为它不相关，但如果需要我可以这样做：
我确实找到了解决这个问题的方法，但是它使计算时间更长（并且由于 lmer 没有的收敛问题，我需要使用缩放变量）。在这个问题之后，我做了所有事情，glmmTMB而不是lmer然后让 SE 使用predict并从中计算 CI。
singular - MuMIn::dredge 中的单数
我即将运行一个 glm 模型来检验我的假设。运行模型后，我得到了奇点警告按摩：
glmakde_mdDredge <- lmer(log(akdearea) ~ 1 + age_binary + sex + trimester_number + Year + trackNightnum + mean_max_displacement.s + meanIIV_md.s + (1|Ring_ID), data = HRfullData, REML = F)
我在这个模型上运行了 MuMIn::dredge
总结确实给出了结果。
我的问题是，尽管有警告消息，模型是否运行了所有可能的选项（包括奇点选项），还是仅在没有奇点问题的模型上运行？