## ----------- echo = false，结果='hide'---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------库（“ Knitr”）opts_chunk $ set（tidy = false，dev =“ pdf”，图。=“ hide”，图width = 4，图5.5，消息= false，parning = false）## ----选项，结果=“ hide”，echo = false ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------选项（数字= 3，width = 80，提示=“”，contine =“”）opts_chunk $ set（注释= na，图。-----------------------------------------------库（'VariancePartition'）库（'lme4'）库（'r2glmm'）set.seed（1）n = 1000 beta = 3 alpha = c（1，5，7）＃生成1个固定变量和1个随机变量，带有3个级别data = data.frame。n），主题= sample（c（'a'，'b'，'c'），100，替换= true））＃仿真变量＃y = x \ beta + bucact \ alpha + alpha + \ sigma^2数据$ y=数据$ x*beta + model.matrix（〜数据$主题）％*％alpha + rnorm（n，0，1）＃fit model fit = lmer（y〜x +（1 |主题），数据，reml =false）＃使用VAR计算方差分数iancePartition＃包括分母frac = calcvarpart（fit）frac＃的差异分数中的总和不包括来自分母的随机效应的方差分数与R2GLMM frac [['x''] /（frac [frac [['x''x''['x''] + frac [['残差']）＃使用r2glmm r2beta（fit）## ---- resetoptions，结果=“ hide”，echo = false------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------选项（提示=“>”，继续=“+”）