caros amigos, Estou tentando calcular o coeficiente parcial de determinação, para um efeito de modelo misto, conforme recomendação do livro do Kutner et al 2004 (Applied linear statistical models, 5º edição; para edições anteriores a 4º o autor principal era o Neter). Nesse livro ele calcula ess R2parcial com: R2parcial = (SSE(X1)-SSE(X1,X2)) / SSE(X1) ; onde SSE(X1) é a soma de quadrado do erro do modelo reduzido (modelo sem a variável de interesse) e SSE(X1,X2) a soma de quadrado mo modelo completo (contendo todas as variáveis) Esse R2 mede a porcentagem de redução da variação da variável resposta quando a variável de interesse é adicionada ao modelo. Ele propõe para modelo linear generalizado. Desconfio que para modelo misto não seja realizado da mesma forma devido ao modelo aleatório. Na função abaixo utilizei a função resid() para obtenção dos resíduos e realizar as soma de quadrado, no entanto esse resíduo é resultado do modelo de efeito fixo e aleatório. Há uma forma de remover o resíduo do modelo fixo dos modelos por meio do comando : modelo.lme$residuals[,1]. minha dúvida é como eu devo me proceder para obter esta estatística. R2parcial <- function(modelocompleto,modeloreduzido){ SSR.compl<-sum(resid(modelocompleto)^2) SSR.reduz<- sum(resid(modeloreduzido)^2) R2P <- (SSR.reduz-SSR.compl)/SSR.reduz return(paste("R2 parcial:",round(R2P,3))) } #um pequeno exemplo. somente para demonstração, não considerei os ajustes necessários a esses dados. library(nlme) #o banco de dados Gasoline, está presente no pacote nlme modelocompleto <- lme(yield~endpoint+API+vapor+ASTM,random=~1|Sample,data=Gasoline) modeloreduzido <-lme(yield~API+vapor+ASTM,random=~1|Sample,data=Gasoline) # reduçao gerada pela variavel endpoint R2parcial(modelocompleto,modeloreduzido)