Вопросы с тегом «lme4-nlme»

Как можно получить стандартизированные (с фиксированным эффектом) веса регрессии из многоуровневой регрессии? И, как «дополнение»: Каков самый простой способ получить эти стандартизированные веса из mer-объекта (из lmerфункции lme4пакета в R)?

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Я работаю над набором данных, чтобы оценить влияние сушки на микробную активность осадка. Цель состоит в том, чтобы определить, изменяется ли влияние высыхания между типами отложений и / или глубиной внутри отложений. Дизайн эксперимента выглядит следующим образом: Первый фактор отложений соответствует трем типам отложений (кодированные Sed1, Sed2, Sed3). Для каждого …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

Я надеюсь, что кто-то может помочь с тем, что я считаю относительно простым вопросом, и я думаю, что знаю ответ, но без подтверждения он стал тем, в чем я просто не могу быть уверен. У меня есть данные подсчета в качестве переменной ответа, и я хочу измерить, как эта переменная …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

Мне недавно сказали, что было невозможно включить изменяющиеся во времени ковариаты в продольных смешанных моделях, не вводя временную задержку для этих ковариат. Вы можете подтвердить / опровергнуть это? Есть ли у вас какие-либо ссылки на эту ситуацию? Я предлагаю простую ситуацию прояснить. Предположим, что я повторил измерения (скажем, более 30 …

11 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я пытаюсь воспроизвести несколько тестов взаимодействия между обоими lmи lmerна повторных измерениях (2x2x2). Причина, по которой я хочу сравнить оба метода, состоит в том, что GLM SPSS для повторных измерений дает те же самые результаты, что и lmподход, представленный здесь, поэтому в конце я хочу сравнить SPSS с R-lmer. Пока …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

Я пытаюсь вручную вычислить предсказания случайных эффектов на основе линейной смешанной модели и, используя обозначения, представленные Вудом в Обобщенных аддитивных моделях: введение в R (стр. 294 / стр. 307 в формате pdf), я запутываюсь в том, что каждый из параметров представляет. Ниже приведено резюме из дерева. Определить линейную смешанную модель …

10 mixed-model  lme4-nlme 

Как аналог этого поста , я работал над моделированием данных с непрерывными переменными, подстраиваясь под коррелированные перехваты и уклоны. Хотя на сайте и за его пределами есть отличные сообщения на эту тему , у меня возникли трудности с поиском от начала до конца примера с симулированными данными, параллельными простому реальному …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

В lmerфункции lme4in in Rесть вызов для построения модельной матрицы случайных эффектов , как описано здесь , стр. 7 - 9.ZZZ Вычисление влечет за собой произведения ХатриРао и / или Кронекера двух матриц, и . ZZZJiJiJ_iXiXiX_i Матрица представляет собой глоток: «Матрица индикаторов группирующих индексов», но, похоже, она представляет собой разреженную …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

Я выполняю специальные тесты на линейной модели смешанных эффектов в R( lme4пакет). Я использую multcompпакет ( glht()функцию) для выполнения специальных тестов. Мой экспериментальный дизайн - повторные измерения со случайным эффектом блока. Модели указаны как: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = TRUE) Вместо …

10 mixed-model  post-hoc  lsmeans  lme4-nlme 

Учитывая три переменные, yи x, которые являются положительными непрерывными, и z, что является категориальным, у меня есть две модели кандидатов, заданные: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) а также fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Я …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

У меня есть следующие модели m_plotснабжены lme4::lmerсо скрещенными случайными эффектами для участников ( lfdn) и элементов ( content): Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr lfdn (Intercept) 172.173 13.121 role1 62.351 7.896 0.03 inference1 24.640 4.964 0.08 -0.30 inference2 52.366 7.236 -0.05 0.17 -0.83 inference3 21.295 4.615 -0.03 0.22 0.86 …

10 mixed-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

Формула, которую нужно указать для обучения многоуровневой модели (используя lmerиз lme4 Rбиблиотеки), всегда меня заводит. Я прочитал бесчисленные учебники и учебные пособия, но никогда не понимал это правильно. Итак, вот пример из этого урока, который я хотел бы видеть сформулированным в уравнении. Мы пытаемся смоделировать частоту голоса как функцию пола …

10 r  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Я анализирую результаты эксперимента времени реакции в R. Я провел повторные измерения ANOVA (1 внутри-субъектный фактор с 2 уровнями и 1 между субъектный фактор с 2 уровнями). Я запустил аналогичную линейную смешанную модель, и я хотел обобщить результаты lmer в виде таблицы ANOVA с использованием lmerTest::anova. Не поймите меня неправильно: …

10 anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и для Модели 2. Инкрементная дисперсия, объясненная Моделью …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc