Вопросы с тегом «lme4-nlme»

Вопрос CV Я пытаюсь дать (а) подробное и краткое математическое представление (я) модели смешанных эффектов. Я использую lme4пакет в R. Каково правильное математическое представление для моей модели? Данные, научный вопрос и код R Мой набор данных состоит из видов в разных регионах. Я проверяю, изменяется ли распространенность вида во время, …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я хотел бы сравнить выходные данные lmer (действительно glmer) с примером игрушечного бинома. Я прочитал виньетки и, кажется, понимаю, что происходит. Но, видимо, я не. Застряв, я исправил «правду» в терминах случайных эффектов и пошел оценивать только фиксированные эффекты. Я включаю этот код ниже. Чтобы увидеть, что это законно, вы …

15 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme 

У меня есть набор данных, в котором переменная, которую я хотел бы использовать в качестве случайного эффекта, имеет только одно наблюдение для некоторых уровней. Основываясь на ответах на предыдущие вопросы, я понял, что в принципе это может быть хорошо. Могу ли я установить смешанную модель с объектами, которые имеют только …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

В настоящее время я рассматриваю некоторые работы и наткнулся на следующее, что мне кажется неправильным. Две смешанные модели установлены (в R), используя lmer. Модели не являются вложенными и сравниваются с помощью тестов отношения правдоподобия. Короче, вот воспроизводимый пример того, что у меня есть: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

У меня есть несбалансированный набор данных повторных измерений для анализа, и я прочитал, что большинство статистических пакетов обрабатывают это с помощью ANOVA (т.е. сумма квадратов типа III) неверно. Поэтому я хотел бы использовать модель смешанных эффектов для анализа этих данных. Я много читал о смешанных моделях R, но я все …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

При определении модели скрещенных смешанных эффектов я пытаюсь включить взаимодействия. Тем не менее, я получаю следующее сообщение об ошибке: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) Модель имеет …

14 mixed-model  lme4-nlme 

У меня есть вопрос об использовании смешанной модели / лмера. Основная модель такова: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Группа и условие являются факторами: группа имеет два уровня (группа A, группа B), а условие имеет три уровня (условие 1, условие 2, условие 3). Это данные от людей, …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

Я выполнил эксперимент, в котором я воспитывал разные семьи из двух разных групп населения. Каждой семье был назначен один из двух видов лечения. После эксперимента я измерил несколько признаков на каждого человека. Чтобы проверить эффект лечения или источника, а также их взаимодействие, я использовал линейную модель смешанного эффекта с семейством …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Предположим, у меня есть участников, каждый из которых дает ответ 20 раз, 10 в одном состоянии и 10 в другом. Я подхожу к линейной модели смешанных эффектов, сравнивая в каждом условии. Вот воспроизводимый пример, моделирующий эту ситуацию с использованием пакета в :NNNYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition | …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Предположим, у меня есть некоторая переменная ответа которая была измерена от го брата в м семействе. Кроме того, некоторые поведенческие данные были собраны в то же время от каждого субъекта. Я пытаюсь проанализировать ситуацию с помощью следующей линейной модели смешанных эффектов: j i x i jyijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Может кто-нибудь сказать мне, как заставить R оценить точку разрыва в кусочно-линейной модели (как фиксированный или случайный параметр), когда мне также нужно оценить другие случайные эффекты? Ниже я привел пример с игрушкой, который соответствует регрессии хоккейной клюшки / сломанной палки со случайными отклонениями наклона и случайной дисперсией y-точки пересечения для …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Дуглас Бейтс утверждает, что следующие модели эквивалентны «если матрица дисперсии-ковариации для векторно-значных случайных эффектов имеет особую форму, называемую составной симметрией» ( слайд 91 в этой презентации ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) + (1|group:factor), data) В частности, Бейтс …

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

Я использую модель логистической регрессии в форме: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Обычно я рассчитываю ICC на основе перехвата и остаточных отклонений, но сводка модели не включает остаточное отклонение. Как мне рассчитать это?

13 logistic  lme4-nlme  glmm