Cách trích xuất / tính toán đòn bẩy và khoảng cách của Cook cho các mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính

Có ai biết cách tính toán (hoặc trích xuất) đòn bẩy và khoảng cách của Cook cho một merđối tượng lớp (thu được thông qua lme4gói) không? Tôi muốn vẽ những thứ này để phân tích dư.

— Thiên thần Roey
nguồn

Bạn nên có một cái nhìn tại các gói R influence.ME. Nó cho phép bạn tính toán các số liệu của dữ liệu có ảnh hưởng cho các mô hình hiệu ứng hỗn hợp được tạo bởi lme4.

Một mô hình ví dụ:

library(lme4)
model <- lmer(mpg ~ disp + (1 | cyl), mtcars)

Chức năng influencenày là cơ sở cho tất cả các bước tiếp theo:

library(influence.ME)
infl <- influence(model, obs = TRUE)

Tính khoảng cách của Cook:

cooks.distance(infl)

Âm mưu khoảng cách của Cook:

plot(infl, which = "cook")

nhập mô tả hình ảnh ở đây

— Sven Hohenstein
nguồn

Cảm ơn! Điều này chắc chắn sẽ giúp. Làm thế nào về việc tính toán đòn bẩy cho khoảng cách của Cook so với cốt truyện đòn bẩy?

— Roey Angel

@RoeyAngel Tôi cho rằng điều này là không thể với influence.MEgói. Thật không may, tôi không có giải pháp cho nhiệm vụ này.

— Sven Hohenstein

Không nên infl <- influence(model, group = "cyl"), bởi vì bạn đã chỉ định hiệu ứng ngẫu nhiên là (1|cyl)? Tôi không biết, tôi hoàn toàn không hiểu điều này, tôi chỉ cài đặt ảnh hưởng ... nhưng tôi thực sự không biết khi nào nên sử dụng obs = TRUEvà khi nào nên sử dụng group...

— Tò mò

Tôi muốn thêm vào như sau: Nếu bạn muốn lấy số hàng mà khoảng cách D của Cook xảy ra - cùng một số xảy ra trong ô mà không có âm mưu, thì bạn có thể sử dụng công thức r sau đây về các số khoảng cách D của Cooks với một vết cắt giảm giá trị ví dụ 0,1

cooksD_data<-as.data.frame(cooks.distance(ft1)) cooksD_data_select<-cooksd[cooksD_data>0.1,drop=FALSE,] cooksD_oultiers<-as.numeric(rownames(cooksD_data_select))]

— Elias Estatistic

Đây có phải là tốt hơn so với hatvalues()chức năng được đề nghị ở đây ?

— Tò mò