मैं वर्तमान में कुछ काम की समीक्षा कर रहा हूं और निम्नलिखित में आया हूं, जो मुझे गलत लगता है। दो मिश्रित मॉडल को (आर में) लमर का उपयोग करके फिट किया जाता है। मॉडल गैर-नेस्टेड हैं और इसकी तुलना संभावना-अनुपात परीक्षणों द्वारा की जाती है। संक्षेप में, यहाँ मेरे पास एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य उदाहरण है:
set.seed(105)
Resp = rnorm(100)
A = factor(rep(1:5,each=20))
B = factor(rep(1:2,times=50))
C = rep(1:4, times=25)
m1 = lmer(Resp ~ A + (1|C), REML = TRUE)
m2 = lmer(Resp ~ B + (1|C), REML = TRUE)
anova(m1,m2)जहाँ तक मैं देख सकता हूँ, lmerलॉग-लाइकैलिटी की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है और anovaस्टेटमेंट सामान्य डिग्री के साथ ची-स्क्वायर का उपयोग करके मॉडल के बीच के अंतर का परीक्षण करता है। यह मुझे सही नहीं लगता। यदि यह सही है, तो क्या किसी को भी किसी भी संदर्भ का पता है यह सही है? मैं सिमुलेशन (लेविस एट अल।, 2011 द्वारा कागज) और वुआंग (1989) द्वारा विकसित दृष्टिकोण पर भरोसा करने के तरीकों से अवगत हूं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह वही है जो यहां निर्मित होता है। मुझे नहीं लगता कि anovaबयान का उपयोग सही है।
anova()में, आर में फ़ंक्शन REML के तहत फिट किए गए दो मॉडल की तुलना नहीं करता है ; यह उन्हें एमएल का उपयोग करके फिर से करता है और फिर परीक्षण करता है। देखेंlme4:::anova.merMod, जिसमें रेखा हैmods <- lapply(mods, refitML)। (लेकिन आप अभी भी सही हैं किanova()दोनों मॉडलों की तुलना करने के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता है, क्योंकि वे नेस्टेड नहीं हैं।)