Вопросы с тегом «random-effects-model»

В частности, как следует рассчитывать стандартные ошибки фиксированных эффектов в линейной модели смешанных эффектов (в частом смысле)? Я был ведущим полагать , что типичные оценки ( ), такие как те , которые представлены в Laird и Ware [1982 года] даст системотехники, которые занижены в размерах , так как Компоненты оценочной …

18 r  mixed-model  random-effects-model 

Справочная информация: Примечание: мой набор данных и r-код включены ниже текста Я хочу использовать AIC для сравнения двух моделей смешанных эффектов, сгенерированных с использованием пакета lme4 в R. Каждая модель имеет один фиксированный эффект и один случайный эффект. Фиксированный эффект отличается между моделями, но случайный эффект остается одинаковым между моделями. …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

У меня проблемы с пониманием вывода моей lmer()модели. Это простая модель исходной переменной (Поддержка) с различными перехватами состояний / случайными эффектами состояний: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Результаты summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 12107 …

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

У меня есть вопрос относительно правильной методики начальной загрузки для использования с данными, где присутствует сильная кластеризация. Мне было поручено оценить многомерную модель прогнозирования смешанных эффектов для данных страховых требований путем оценки текущей базовой модели на более поздних данных о претензиях, чтобы определить, насколько хорошо модель прогнозирует, какие эпизоды медицинской …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

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 

Скажем, нас интересует, как на экзаменационные оценки учеников влияет количество часов, которые они изучают. Чтобы исследовать это соотношение, мы могли бы запустить следующую линейную регрессию: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Но если мы выбираем учеников из нескольких разных школ, мы можем ожидать, что ученики в …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

Может ли кто-нибудь помочь мне понять модели с фиксированным / случайным эффектом? Вы можете либо объяснить по-своему, если вы переварили эти понятия, либо направить меня к ресурсу (книга, заметки, веб-сайт) с конкретным адресом (номер страницы, глава и т. Д.), Чтобы я мог изучить их без какой-либо путаницы. Правда ли это: …

14 mixed-model  modeling  random-effects-model  fixed-effects-model 

Я собираюсь погрузиться в изучение R, и мой учебный проект повлечет за собой применение регрессии со смешанными или случайными эффектами к набору данных для разработки прогностического уравнения. Я разделяю озабоченность автора в этом посте Как выбрать библиотеку nlme или lme4 R для моделей со смешанными эффектами? задаваясь вопросом, является ли …

14 r  regression  random-effects-model 

Я - пользователь, более знакомый с R, и пытался оценить случайные уклоны (коэффициенты отбора) примерно для 35 особей в течение 5 лет для четырех переменных среды обитания. Переменная ответа - является ли место «использованным» (1) или «доступным» (0) местом обитания («использование» ниже). Я использую Windows 64-битный компьютер. В версии R …

12 r  binomial  sas  random-effects-model  lme4-nlme 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Недавно мне довелось прочитать об эмпирическом байесовском опыте (Casella, 1985, Введение в эмпирический анализ байесовских данных), и это выглядело как модель случайных эффектов; в том, что оба имеют оценки, уменьшенные до глобального среднего. Но я не прочитал это полностью ... Есть ли у кого-нибудь понимание сходства и различий между ними?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между PROC MIXEDи lme, и я задавался вопросом, почему. …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

У меня есть набор данных, состоящий из пропорций, которые измеряют «уровень активности» отдельных головастиков, поэтому устанавливаются значения между 0 и 1. Эти данные были собраны путем подсчета количества перемещений человека за определенный промежуток времени (1 для движения, 0 для отсутствия движения), а затем усредняется, чтобы создать одно значение на человека. …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

Под методами регуляризации я имею в виду лассо, ребристую регрессию, эластичную сеть и тому подобное. Рассмотрим прогностическую модель данных здравоохранения, содержащую демографические и диагностические данные, где прогнозируется продолжительность пребывания в стационаре. Для некоторых людей есть несколько наблюдений LOS (то есть, более одного эпизода IP) в течение базового периода времени, которые …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

При поиске любой информации о маргинальной модели и модели случайных эффектов и о том, как выбирать между ними, я нашел некоторую информацию, но это было более или менее математическое абстрактное объяснение (как, например, здесь: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Где-то я обнаружил, что наблюдаются существенные различия между …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model