我需要根据使用 tidyr::extract
包进行的一些回归计算伪 R2,并修复泊松族和模型。
摘要中的伪R2在哪里?或者我如何计算它?
tidyr::extract(data, x, c('Parc', 'TipusBassa', 'Num'),
'([A-Z]{3})([A-Z]?)([0-9]{2})', remove = FALSE)
# x Parc TipusBassa Num
#1 GUIC01 GUI C 01
#2 GUI02 GUI 02
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对于伪 R2 计算,您需要空模型的对数似然或偏差。在上面带有 model = "within" 的面板 glm 中,不可能拟合空模型。所以你不能计算伪R2。
如果您使用 model = "random"
或 model = "pooling"
,则可能:
library(pglm)
dat = data.frame(y = rpois(50,10),x = runif(50),
x1 = rnorm(50),grp = factor(sample(1:2,nrow(dat),replace=TRUE)))
fit = pglm(y ~ x+x1,data=dat,model="pooling",family="poisson",index="grp")
fit0 = pglm(y ~ 1,data=dat,model="pooling",family="poisson",index="grp")
所以使用最简单的 McFadden rsquared:
我们这样做:
pseudoR2 = as.numeric(1 - logLik(fit)/logLik(fit0))