#广义线性模型

install.pcakages("piecewiseSEM")

library(piecewiseSEM)

model <- glm(vs ~ wt + disp, data=mtcars, family=binomial)

summary(model)

library(piecewiseSEM)

sem.model.fits(model) #查看Marginal就是

#实际等于1-（Residual deviance/Null deviance）， 这个时候并不是真正的R方，是伪R方，但是也可以用

#混合效应模型

## linear mixed models - reference values from older code

(fm1 <- lmer(Reaction ~ Days + (Days | Subject), sleepstudy))

summary(fm1)

sem.model.fits(fm1)

# Marginal是固定效应解释部分（R2)，Conditional是固定效应加随机部分总共解释量（R2)