Вопросы с тегом «random-effects-model»

Модели линейных смешанных эффектов - это расширения моделей линейной регрессии для данных, которые собираются и обобщаются в группы. Ключевым преимуществом является то, что коэффициенты могут варьироваться по отношению к одной или нескольким групповым переменным. Тем не менее, я борюсь с тем, когда использовать модель со смешанным эффектом? Я разработаю свои …

11 regression  mixed-model  random-effects-model  linear 

Из Википедии Существует два распространенных предположения об индивидуальном конкретном эффекте: предположение о случайных эффектах и ​​предположение о фиксированных эффектах. Предположение о случайных эффектах (сделанное в модели случайных эффектов) заключается в том, что отдельные конкретные эффекты не связаны с независимыми переменными. Предположение о фиксированном эффекте состоит в том, что индивидуальный специфический …

11 random-effects-model  fixed-effects-model 

Я заинтересован в моделировании общего вылова рыбы с использованием gam в mgcv для моделирования простых случайных эффектов для отдельных судов (которые совершают многократные поездки во время промысла). У меня 98 предметов, поэтому я решил использовать гамму вместо гамма для моделирования случайных эффектов. Моя модель: modelGOM <- gam(TotalFish ~ factor(SetYear) + …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

Меня всегда учили, что случайные эффекты влияют только на дисперсию (ошибку), а фиксированные эффекты влияют только на среднее значение. Но я нашел пример, где случайные эффекты влияют и на среднее значение - оценку коэффициента: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, each = n)) cat_i <- …

10 r  mixed-model  random-effects-model 

Я понимаю влияние категорического случайного эффекта на модель смешанных эффектов в том смысле, что она выполняет частичное объединение наблюдений по уровню в случайном эффекте, фактически предполагая, что наблюдения сами по себе не являются независимыми, а являются только их частичными пулами. Также, насколько я понимаю, в такой модели наблюдения, имеющие один …

10 mixed-model  random-effects-model 

Совсем недавно я начал изучать обобщенные линейные смешанные модели и использовал R для изучения того, какое значение имеет отношение к членству в группе как к фиксированному, так и к случайному эффекту. В частности, я смотрю на пример набора данных, который обсуждался здесь: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm Как показано в этом уроке, эффект …

10 r  random-effects-model  glmm 

Есть ли интуитивно понятная причина сокращения случайных эффектов до их ожидаемого значения в общей линейной смешанной модели?

10 mixed-model  random-effects-model 

Я моделирую некоторые данные, где я думаю, что у меня есть два скрещенных случайных эффекта. Но набор данных не сбалансирован, и я не уверен, что нужно сделать, чтобы учесть это. Мои данные - это набор событий. Событие происходит, когда клиент встречается с поставщиком для выполнения задачи, которая является успешной или …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Существует ли рациональное число наблюдений на кластер в модели случайных эффектов? У меня размер выборки 1500 с 700 кластерами, смоделированными как обменный случайный эффект. У меня есть возможность объединить кластеры, чтобы построить меньше, но больше кластеров. Интересно, как я могу выбрать минимальный размер выборки для кластера, чтобы получить значимые результаты …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis 

Меня смущают заявления на веб-странице UCLA о логистической регрессии со смешанными эффектами. Они показывают таблицу коэффициентов с фиксированными эффектами от подбора такой модели, и первый абзац ниже, кажется, интерпретирует коэффициенты точно так же, как нормальная логистическая регрессия. Но затем, когда они говорят о коэффициентах шансов, они говорят, что вы должны …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Я чувствую себя ошеломленным после того, как попытаюсь покопаться в литературе о том, как проводить анализ смешанной модели, следуя его примеру с использованием AIC, чтобы выбрать лучшую модель или модели. Я не думаю, что мои данные настолько сложны, но я ищу подтверждение того, что я сделал правильно, а затем советую, …

10 r  lme4-nlme  random-effects-model  aic 

Я пытаюсь иметь дело с анализом времени на событие, используя повторяющиеся двоичные результаты. Предположим, что время до события измеряется днями, но на данный момент мы делим время на недели. Я хочу приблизить оценку Каплана-Мейера (но учесть ковариаты), используя повторяющиеся двоичные результаты. Это может показаться окольным путем, но я исследую, как …

9 mixed-model  survival  random-effects-model  recurrent-events 

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 …

9 mixed-model  panel-data  multilevel-analysis  random-effects-model  fixed-effects-model 

Я новичок в смешанном моделировании, и меня смущает вопрос о целесообразности использования случайного эффекта в анализе, который я делаю. Любой совет будет принят во внимание. мое исследование проверяет, насколько хорошо недавно разработанный индекс численности млекопитающих может предсказать значение установленного, но более трудоемкого индекса. Я измерял эти индексы в нескольких лесных …

9 random-effects-model  nested-data 

Я пытаюсь проанализировать влияние года на переменную logInd для конкретной группы лиц (у меня есть 3 группы). Самая простая модель: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) Residuals: Min …

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