Tôi đang suy nghĩ về các cuộc thảo luận xung quanh câu hỏi này và đặc biệt là nhận xét của Frank Harrell rằng ước tính về phương sai trong một mô hình rút gọn (tức là một trong đó một số biến giải thích đã được kiểm tra và từ chối) nên sử dụng Độ tự do tổng quát của Ye . Giáo sư Harrell chỉ ra rằng điều này sẽ gần với mức độ tự do còn lại của mô hình "đầy đủ" ban đầu (với tất cả các biến trong) so với mô hình cuối cùng (từ đó một số biến đã bị từ chối).
Câu hỏi 1. Nếu tôi muốn sử dụng một cách tiếp cận phù hợp cho tất cả các tóm tắt và thống kê tiêu chuẩn từ một mô hình rút gọn (nhưng không thực hiện đầy đủ các Mức độ Tự do Tổng quát), thì cách tiếp cận hợp lý là chỉ sử dụng các mức độ tự do còn lại từ mô hình đầy đủ trong ước tính của tôi về phương sai dư, v.v?
Câu hỏi 2. Nếu những điều trên là đúng và tôi muốn thực hiện nó R, có thể nó đơn giản như cài đặt
finalModel$df.residual <- fullModel$df.residualtại một số điểm trong bài tập phù hợp mô hình, trong đó FinalModel và fullModel đã được tạo bằng lm () hoặc một hàm tương tự. Sau đó, các hàm như tóm tắt () và confint () dường như hoạt động với df.residual mong muốn, mặc dù trả về một thông báo lỗi mà ai đó đã xử lý rõ ràng với đối tượng FinalModel.
lmerđầu ra. Xem lý luận của anh ấy ở đây .