Вопросы с тегом «mixed-model»

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

В многоуровневой модели, каковы практические и связанные с интерпретацией последствия оценки, а не оценки параметров корреляции случайных эффектов? Практическая причина спрашивать это состоит в том, что в структуре Лмера в R нет реализованного метода для оценки p-значений с помощью методов MCMC, когда оценки делаются в модели корреляций между параметрами. Например, …

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

Поскольку общий консенсус, по-видимому, заключается в использовании смешанных моделей через lmer()R вместо классического ANOVA (по часто упоминаемым причинам, таким как несбалансированные схемы, перекрестные случайные эффекты и т. Д.), Я хотел бы попробовать его с моими данными. Однако меня беспокоит, что я смогу «продать» этот подход моему руководителю (который ожидает классический …

27 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  references 

Проблема: Я читал в других сообщениях, которые predictнедоступны для lmerмоделей со смешанными эффектами {lme4} в [R]. Я пытался исследовать эту тему с набором игрушечных данных ... Задний план: Набор данных адаптирован из этого источника и доступен как ... require(gsheet) data <- read.csv(text = gsheet2text('https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QgtDcGJebyfW7TJsB8n6rAmsyAnlz1xkT3RuPFICTdk/edit?usp=sharing', format ='csv')) Это первые строки и …

27 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я запускаю GEE на 3-уровневых несбалансированных данных, используя ссылку logit. Как это отличается (с точки зрения выводов, которые я могу сделать, и значения коэффициентов) от GLM со смешанными эффектами (GLMM) и логит-связью? Более подробно: наблюдения представляют собой одиночные испытания Бернулли. Они сгруппированы в классы и школы. Используя R. Casewise, опущение …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

У меня есть следующий вывод: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804 Number of obs: 239, groups: landscape, 45 Fixed …

26 mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme 

Я использую смешанную модель в R( lme4) для анализа некоторых данных повторных измерений. У меня есть переменная реакции (содержание волокна в кале) и 3 фиксированных эффекта (масса тела и т. Д.). В моем исследовании всего 6 участников, по 16 повторных измерений для каждого (хотя у двух только 12 повторений). Субъектами …

26 mixed-model  sample-size 

В настоящее время я использую линейные модели со смешанным эффектом. Я использую пакет "lme4" в R. Мои модели принимают форму: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Перед запуском моих моделей я проверил возможную мультиколлинеарность между предикторами. Я сделал это путем: Создайте план данных из …

26 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity 

Я просмотрел множество справочных сайтов и все еще не понимаю, как указать более сложные вложенные термины в смешанной модели. Меня также смущает использование :и /и |при указании взаимодействий и вложений со случайными факторами, использующимися lmer()в lme4пакете в R. Для целей этого вопроса давайте предположим, что я точно изобразил свои данные …

26 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я нашел много в интернете относительно интерпретации случайных и фиксированных эффектов. Однако я не мог получить источник, фиксирующий следующее: Какова математическая разница между случайными и фиксированными эффектами? Под этим я подразумеваю математическую формулировку модели и способ оценки параметров.

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

Приведенная ниже блок-цитата от лидеров в области моделирования смешанных эффектов утверждает, что координаты сдвигов в моделях с нулевой корреляцией между случайными эффектами (модели «ZCP») изменяют предсказания модели. Но кто-то может уточнить или обосновать свои требования? Заявления о которых идет речь в Бейтс и др в 2015 документ о lme4, Монтаж …

25 r  mixed-model  lme4-nlme 

lmerTestПакет предоставляет anova()функцию для линейных смешанных моделей с необязательно приближением Саттервейта ( по умолчанию) или Кенворд-Роже степеней свободы (DF). В чем разница между этими двумя подходами? Когда выбрать какой?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

Я выполнил повторный проект, в ходе которого я протестировал 30 мужчин и 30 женщин в трех разных заданиях. Я хочу понять, как поведение мужчин и женщин отличается и как это зависит от задачи. Я использовал оба пакета lmer и lme4, чтобы исследовать это, однако я застрял при попытке проверить предположения …

25 r  mixed-model  assumptions  lme4-nlme 

Я немного озадачен преимуществами смешанных моделей в отношении прогнозного моделирования. Поскольку прогнозирующие модели обычно предназначены для прогнозирования значений ранее неизвестных наблюдений, для меня кажется очевидным, что единственная возможность, с которой смешанная модель может быть полезной, заключается в ее способности предоставлять прогнозы на уровне популяции (то есть без добавления каких-либо случайных …

24 mixed-model  predictive-models 

У меня есть проблема, заключающаяся в использовании преимуществ маркировки модельного фактора как случайного по нескольким причинам. Мне кажется, что почти во всех случаях оптимальное решение состоит в том, чтобы рассматривать все факторы как фиксированные. Во-первых, различие между фиксированным и случайным совершенно произвольно. Стандартное объяснение состоит в том, что, если кто-то …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model