贝叶斯线性（混合）模型的总体预测能力（如R2）

关于期刊报道的问题，我想知道使用

stan_lmer

拟合的贝叶斯模型是否有任何总体效应大小指标

在frequentist框架中，例如，伪R2（由包计算）返回边际（仅由固定因子解释的方差比例）和条件（由固定因子和随机因子解释的方差比例）R2。是否有任何等价物可以帮助我们量化和限定效应/预测能力大小

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谢谢。

对于

stan_lm

或

stan_glm

具有

family=gaussian（link=“identity”）

，您可以计算R平方的后验分布

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

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R2对于
stan_lm
或
stan_glm
具有
family=gaussian（link=“identity”）
，您可以计算R平方的后验分布

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

R2我已经用最好的软件包计算了贝叶斯模型的效果大小，不确定这是否有助于您使用
stan\u lmer
。有一个讨论可能会有所帮助。我已经使用最佳软件包计算了贝叶斯模型的效应大小，不确定这是否能帮助您使用
stan\u lmer
。有一个讨论可能会有所帮助。