Вопросы с тегом «mixed-model»

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 

Здравствуйте, статистические гуру и мастера программирования R, Я заинтересован в моделировании захвата животных в зависимости от условий окружающей среды и дня года. Как часть другого исследования, у меня есть подсчеты по ~ 160 дней за три года. В каждый из этих дней у меня есть температура, количество осадков, скорость ветра, …

16 r  mixed-model  autocorrelation  bugs  panel-data 

Различные описания по выбору модели на случайные эффекты линейных смешанных моделей инструктируют использовать REML. Я знаю разницу между REML и ML на некотором уровне, но я не понимаю, почему REML следует использовать, потому что ML смещен. Например, неправильно ли проводить LRT для параметра дисперсии модели нормального распределения с использованием ML …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

Учитывая прогнозируемую переменную (P), случайный эффект (R) и фиксированный эффект (F), можно использовать две модели смешанных эффектов ( синтаксис lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) Насколько я понимаю, вторая модель - это та, которая позволяет фиксированному эффекту …

16 mixed-model 

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 много раз читал, что случайные эффекты (BLUP / условные режимы, скажем, для субъектов) не являются параметрами линейной модели смешанных эффектов, а вместо этого могут быть получены из оценочных параметров дисперсии / ковариации. Например, Reinhold Kliegl et al. (2011) состояние: Случайные эффекты - это отклонения испытуемых от среднего значения RT …

15 mixed-model  intuition  blup 

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 

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 

В модели смешанных эффектов рекомендуется использовать фиксированный эффект для оценки параметра, если включены все возможные уровни (например, как мужчины, так и женщины). Кроме того, рекомендуется использовать случайный эффект для учета переменной, если включенные уровни представляют собой просто случайную выборку из популяции (зарегистрированных пациентов из вселенной возможных пациентов) и вы хотите …

15 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  many-categories 

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 

Одна из проблем, с которыми я всегда сталкивался при работе со смешанными моделями, это выяснение визуализаций данных - таких, которые могут оказаться на бумаге или плакате, - как только кто-то получит результаты. Сейчас я работаю над моделью смешанных эффектов Пуассона с формулой, которая выглядит примерно так: a <- glmer(counts ~ …

15 r  data-visualization  mixed-model 

У меня есть вопрос относительно использования группирующей переменной в нелинейной модели. Поскольку функция nls () не учитывает факторные переменные, я изо всех сил пытался выяснить, можно ли проверить влияние фактора на подбор модели. Ниже я привел пример, где я хочу приспособить модель роста "сезонного фон Берталанфи" к различным методам роста …

15 r  mixed-model  nls 

Я неплохо знаком с моделями смешанных эффектов (MEM), но недавно один из коллег спросил меня, как они соотносятся с моделями скрытого роста (LGM). Я немного погуглил, и кажется, что LGM - это вариант моделирования структурных уравнений, который применяется к обстоятельствам, когда повторяющиеся измерения получаются на каждом уровне, по крайней мере, …

15 mixed-model  panel-data 

У меня есть эксперимент, который я постараюсь изложить здесь. Представьте, что я бросаю перед вами три белых камня и прошу вас высказать свое мнение об их положении. Я записываю различные свойства камней и ваш ответ. Я делаю это по ряду предметов. Я генерирую две модели. Во-первых, ближайший к вам камень …

15 r  mixed-model  model-selection 

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