Запитання з тегом «lme4-nlme»

Я намагаюся використовувати lmeз nlmeпакету для копіювання результатів aovдля повторних заходів ANOVA. Я зробив це для експерименту з однофакторними повторними заходами та для двофакторного експерименту з одним фактором між суб'єктами та одним фактором всередині суб'єктів, але у мене виникають проблеми з експериментом з двома факторами з двома в межах -предметні …

19 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

У мене є GLMM з біноміальним розподілом і функцією logit-ланки, і я маю відчуття, що важливий аспект даних недостатньо добре представлений в моделі. Щоб перевірити це, я хотів би знати, чи добре дані описуються лінійною функцією за шкалою logit. Отже, я хотів би дізнатись, чи добре себе почувають залишки. Однак …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

Будь ласка, врахуйте ці дані: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

Я знаю, що однією з переваг змішаних моделей є те, що вони дозволяють задавати дисперсійно-коваріантну матрицю для даних (складна симетрія, авторегресивна, неструктурована тощо). Однак lmerфункція в R не дозволяє легко конкретизувати цю матрицю. Хтось знає, яку структуру lmerвикористовує за замовчуванням і чому немає способу її легко вказати?

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Я розумію, що ми використовуємо моделі випадкових ефектів (або змішаних ефектів), коли вважаємо, що деякі параметри моделей випадково змінюються в залежності від коефіцієнта групування. У мене є бажання підходити до моделі, де відповідь було нормалізовано та зосереджено (не ідеально, але досить близько) через групуючий фактор, але незалежна змінна xжодним чином …

18 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

Фон: Примітка: Мій набір даних та r-код містяться під текстом Я хочу використовувати AIC для порівняння двох моделей змішаних ефектів, згенерованих за допомогою пакету lme4 у Р. Кожна модель має один фіксований ефект та один випадковий ефект. Фіксований ефект відрізняється між моделями, але випадковий ефект залишається однаковим між моделями. Я …

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

Це мій кадр даних: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) Потім я запускаю лінійно-змішану модель ефектів, щоб порівняти різницю 3 груп на "Значення", де "Тема" є випадковим фактором: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) Результати: Fixed …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

У мене є дані про пацієнтів, які під час операції отримували два види лікування. Мені потрібно проаналізувати його вплив на серцебиття. Вимірювання серцевого ритму проводиться кожні 15 хвилин. Зважаючи на те, що тривалість операції може бути різною для кожного пацієнта, кожен пацієнт може проводити від 7 до 10 вимірювань серцевого …

17 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

У своєму дослідженні я буду вимірювати навантаження на роботу за допомогою декількох показників. З мінливістю частоти серцевих скорочень (ВСР), електродермальною активністю (ЕДА) та з суб'єктивною шкалою (ІРС). Після нормалізації IWS має три значення: Навантаженість нижче норми Навантаженість середня Навантаженість вище норми. Хочу побачити, наскільки добре фізіологічні заходи можуть передбачити суб'єктивне …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Модельні формули в R, такі як y ~ x + a*b + c:d засновані на так званих позначеннях Вілкінсона : Wilkinson and Rogers 1973, Symbolic Description of Factorial Model for Analysis of Variance . У цьому документі не було обговорено позначень для змішаних моделей (які, можливо, тоді не існували). Отже, …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

Я використовую glmerфункцію з lme4пакету в R, і я використовую bobyqaоптимізатор (тобто за замовчуванням у моєму випадку). Я отримую попередження, і мені цікаво, що це означає. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

У мене виникають проблеми з розумінням виходу моєї lmer()моделі. Це проста модель змінної результату (підтримка) з різними перехопленнями стану / випадковими ефектами стану: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Результати summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 …

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

Я MCMCglmmнещодавно використовував пакунок. Мене бентежить те, що в документації згадується як R-структура та G-структура. Вони, мабуть, стосуються випадкових ефектів - зокрема, із зазначенням параметрів попереднього розподілу на них, але, як видається, в документації передбачається, що читач знає, що це за терміни. Наприклад: необов'язковий перелік попередніх специфікацій, що містить 3 …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

Скажімо, у нас є 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 намагаюся використати lme4::glmer()для встановлення біноміальної узагальненої змішаної моделі (GLMM) із залежною змінною, яка є не бінарною, а суцільною змінною між нулем та одиницею. Можна вважати цю змінну як ймовірність; насправді це ймовірність того, як повідомили людських суб'єктів (в експерименті , який я допомогти аналізує). Тобто це не "дискретна" частка, …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme