Вопросы с тегом «multilevel-analysis»

Статистический анализ наборов данных, включающих несколько уровней иерархии (например, учащиеся, вложенные в классы, вложенные в школы, или иерархическое прогнозирование). Для вопросов о смешанных моделях используйте тег [mixed-model]. Для вложенных случайных эффектов используйте [nested-data].

1
Разрыв между PET-PEESE и многоуровневым подходом к метаанализу: есть ли счастливое средство?
В настоящее время я работаю над метаанализом, для которого мне нужно проанализировать множественные величины эффекта, вложенные в образцы. Я неравнодушен к методу трехуровневого метаанализа Cheung (2014) к метаанализу зависимых величин эффекта, в отличие от некоторых других возможных стратегий (например, игнорирование зависимости, усреднение размеров эффекта в исследованиях, выбор одного размера эффекта …

2
Должен ли я загружаться на уровне кластера или на индивидуальном уровне?
У меня есть модель выживания с пациентами, размещенными в больницах, которая включает случайный эффект для больниц. Случайный эффект имеет гамма-распределение, и я пытаюсь сообщить о «значимости» этого термина в легко понятной шкале. Я нашел следующие ссылки, в которых используется Медианное соотношение рисков (немного похожее на Медианный коэффициент вероятности), и рассчитал …

1
Нотация для многоуровневого моделирования
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 …

3
Многоуровневая модель против отдельных моделей для каждого уровня
Каковы преимущества и недостатки использования отдельных моделей по сравнению с многоуровневым моделированием? В частности, предположим, что в ходе исследования были изучены пациенты, размещенные в рамках практики врачей, расположенных в разных странах. Каковы преимущества / недостатки использования отдельных моделей для каждой страны по сравнению с трехуровневой вложенной моделью?

2
Иерархические модели для множественных сравнений - контекст с несколькими результатами
Я только что (пере) читал книгу Гелмана « Почему нам (обычно) не нужно беспокоиться о множественных сравнениях» . В частности, в разделе «Множественные результаты и другие проблемы» упоминается использование иерархической модели для ситуаций, когда существует несколько связанных показателей одного и того же человека / подразделения в разное время / условия. …

2
Сильно нерегулярные временные ряды
У меня есть данные о численности различных рыб, взятых за период около 5 лет, но в очень нерегулярном порядке. Иногда между образцами существуют месяцы, иногда за один месяц. Есть также много 0 отсчетов Как бороться с такими данными? Я могу представить это достаточно легко в R, но графики не особенно …

2
Как лучше всего оценить средний эффект лечения в продольном исследовании?
В продольном исследовании результаты YitYяTY_{it} единиц iяi многократно измеряются в моменты времени tTt с общим числом фиксированных измерений mмm (фиксированные = измерения в единицах измерения проводятся одновременно). Единицы случайным образом назначаются либо на лечение, G=1гзнак равно1G=1 , либо на контрольную группу, G=0гзнак равно0G=0 . Я хочу оценить и проверить средний …

1
Оценка многоуровневых моделей логистической регрессии
Следующая многоуровневая логистическая модель с одной пояснительной переменной на уровне 1 (индивидуальный уровень) и одной пояснительной переменной на уровне 2 (групповой уровень): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 …

2
Что такое «параметр компонента дисперсии» в модели смешанного эффекта?
На странице 12 книги Бейтса о модели смешанного эффекта он описывает модель следующим образом: В конце скриншота он упоминает коэффициент относительной ковариации , зависящий от параметра дисперсионной составляющей , θΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta не объясняя, что именно отношения. Скажем , нам дается , как бы мы выводим Л θ от него?θθ\thetaΛθΛθ\Lambda_{\theta} С другой …

2
Параметрический, полупараметрический и непараметрический бутстрап для смешанных моделей
Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

4
Стандартные алгоритмы для выполнения иерархической линейной регрессии?
Существуют ли стандартные алгоритмы (в отличие от программ) для выполнения иерархической линейной регрессии? Люди обычно просто делают MCMC или есть более специализированные, возможно частично закрытые формы, алгоритмы?

2
Должно ли расстояние быть «метрикой», чтобы иерархическая кластеризация действовала на нем?
Допустим, мы определяем расстояние, которое не является метрикой , между N элементами. На основании этого расстояния мы затем используем агломерационную иерархическую кластеризацию . Можем ли мы использовать каждый из известных алгоритмов (одиночная / максимальная / средняя связь и т. Д.), Чтобы получить значимые результаты? Или, другими словами, в чем проблема …


2
Рассчитать кривую ROC для данных
Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

1
Могу ли я установить смешанную модель с объектами, которые имеют только 1 наблюдение?
У меня есть очень большой набор данных, где я повторял измерения в течение определенного времени для отдельных мест. Некоторые местоположения могут иметь 10 точек данных, а некоторые местоположения имеют только 1 точку данных. Я подхожу к смешанной модели и использую локации в качестве случайных эффектов. Мой вопрос заключается в том, …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.