Вопросы с тегом «lme4-nlme»

Я пытаюсь использовать lmeиз nlmeпакета, чтобы повторить результаты aovдля повторных мер ANOVA. Я сделал это для однофакторного эксперимента с повторными измерениями и для двухфакторного эксперимента с одним фактором между субъектами и одним фактором внутри субъекта, но у меня возникли проблемы с выполнением этого для двухфакторного эксперимента с двумя внутри -субъектные …

19 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

У меня есть GLMM с биномиальным распределением и функцией logit link, и у меня есть ощущение, что важный аспект данных недостаточно хорошо представлен в модели. Чтобы проверить это, я хотел бы знать, хорошо ли данные описываются линейной функцией на шкале логита. Следовательно, я хотел бы знать, хорошо ли ведут себя …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

Пожалуйста, рассмотрите эти данные: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

Я понимаю, что мы используем модели случайных эффектов (или смешанных эффектов), когда считаем, что некоторые параметры модели изменяются случайным образом в зависимости от некоторого фактора группировки. У меня есть желание подогнать модель, в которой ответ был нормализован и центрирован (не идеально, но довольно близко) по группирующему фактору, но независимая переменная …

18 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

Я знаю, что одним из преимуществ смешанных моделей является то, что они позволяют задавать дисперсионно-ковариационную матрицу для данных (составная симметрия, авторегрессия, неструктурированная и т. Д.). Однако lmerфункция в R не позволяет легко определить эту матрицу. Кто-нибудь знает, какую структуру lmerиспользует по умолчанию и почему нет способа ее легко указать?

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Справочная информация: Примечание: мой набор данных и r-код включены ниже текста Я хочу использовать AIC для сравнения двух моделей смешанных эффектов, сгенерированных с использованием пакета lme4 в R. Каждая модель имеет один фиксированный эффект и один случайный эффект. Фиксированный эффект отличается между моделями, но случайный эффект остается одинаковым между моделями. …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

Это мой фрейм данных: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) Затем я запускаю модель линейно-смешанных эффектов, чтобы сравнить разницу между 3 группами в «Значение», где «Предмет» - случайный фактор: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) Результаты: …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

У меня есть данные от пациентов, получавших 2 разных вида лечения во время операции. Мне нужно проанализировать его влияние на частоту сердечных сокращений. Измерение частоты сердечных сокращений проводится каждые 15 минут. Учитывая, что продолжительность операции может быть разной для каждого пациента, у каждого пациента может быть от 7 до 10 …

17 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Модельные формулы в R, такие как y ~ x + a*b + c:d основаны на так называемой записи Уилкинсона : Уилкинсон и Роджерс 1973, Символическое описание факторных моделей для анализа отклонений . В этой статье не обсуждались нотации для смешанных моделей (которых тогда не могло быть). Так, где же смешанные …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

Я использую glmerфункцию из lme4пакета в R, и я использую bobyqaоптимизатор (т.е. по умолчанию в моем случае). Я получаю предупреждение, и мне любопытно, что это значит. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

У меня проблемы с пониманием вывода моей lmer()модели. Это простая модель исходной переменной (Поддержка) с различными перехватами состояний / случайными эффектами состояний: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Результаты summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 12107 …

16 r  mixed-model  random-effects-model  lme4-nlme 

Я недавно использовал MCMCglmmпакет. Меня смущает то, что в документации упоминается как R-структура и G-структура. Похоже, что они связаны со случайными эффектами - в частности, указанием параметров для предварительного распределения по ним, но обсуждение в документации, похоже, предполагает, что читатель знает, что это за термины. Например: необязательный список предыдущих спецификаций, …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

В моем исследовании я буду измерять рабочую нагрузку с помощью нескольких показателей. С вариабельностью сердечного ритма (ВСР), электродермальной активностью (ЭДА) и с субъективной шкалой (СРП). После нормализации IWS имеет три значения: Рабочая нагрузка ниже нормальной Рабочая нагрузка средняя Рабочая нагрузка выше, чем обычно. Я хочу увидеть, насколько хорошо физиологические измерения …

16 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Допустим, у нас есть модель mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

Я пытаюсь использовать lme4::glmer()для подгонки биномиальной обобщенной смешанной модели (GLMM) с зависимой переменной, которая является не двоичной, а непрерывной переменной от нуля до единицы. Можно думать об этой переменной как о вероятности; на самом деле это вероятность того, как сообщили человеческих субъектов (в эксперименте , который я помочь анализирующего). Т.е. …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme