贝叶斯线性（混合）模型的总体预测能力（例如R2）

Question

关于期刊报道的this问题，我想知道使用stan_lmer拟合的贝叶斯模型是否存在任何整体效果大小指标？

在频率论框架中，例如，伪R2（由this包计算）返回边缘（由固定因子解释的方差比例）单独）和条件（由固定和随机因素解释的方差比例）R2。是否有任何等价物可以帮助我们量化和限定效果/预测能力大小？

谢谢。

Answer 1

对于stan_lm或stan_glm family = gaussian(link = "identity")，您可以使用

计算R平方的后验分布

R2 <- rowSums(posterior_linpred(post)^2) / rowSums(posterior_predict(post)^2)

其中post是stan_lm或stan_glm返回的对象。对于stan_lmer或（等效）stan_glmer family = gaussian(link = "identity")，您可以执行类似的操作，但必须就如何处理特定于群组的字词（即(1 | group)）采取立场。 re.form和posterior_linpred的{​​{1}}参数为您提供了多种选项，但默认情况下，特定于群组的条款会受到限制。或者，您可以将它们（某些）设置为零或传递posterior_predict新组级别，以整合（某些）特定于组的术语。