Запитання з тегом «lme4-nlme»

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Питання CV Я намагаюся дати (a) детальне та стисле математичне зображення моделей змішаних ефектів. Я використовую lme4пакет у Р. Яке правильне математичне подання для моєї моделі? Дані, наукове запитання та код R Мій набір даних складається з видів у різних регіонах. Я перевіряю, чи змінюється розповсюдженість видів у часі, що …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

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 

Я хотів би співставити результати lmer (дійсно glmer) із прикладом іграшкового двочлена. Я читав віньєтки і вважаю, що розумію, що відбувається. Але, мабуть, ні. Після застрягання я виправив "правду" з точки зору випадкових ефектів і пішов після оцінки фіксованих ефектів поодинці. Я включаю цей код нижче. Щоб побачити, що це …

15 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme 

У мене є набір даних, в якому змінна, яку я хотів би використовувати як випадковий ефект, має лише одне спостереження для деяких рівнів. На основі відповідей на попередні запитання я зібрав, що в принципі це може бути добре. Чи можу я відповідати змішаній моделі з предметами, які мають лише 1 …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Зараз я переглядаю деяку роботу і натрапив на таке, що мені здається неправильним. Дві змішані моделі встановлені (в R) за допомогою lmer. Моделі не вкладені і порівнюються за тестами співвідношення ймовірності. Коротше кажучи, ось відтворювальний приклад того, що я маю: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = factor(rep(1:2,times=50)) …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

У мене є незбалансований набір даних повторних заходів для аналізу, і я читав, що спосіб більшості статистичних пакетів обробляє це за допомогою ANOVA (тобто сума третього типу) неправильна. Тому я хотів би використовувати модель змішаних ефектів для аналізу цих даних. Я багато читав про змішані моделі R, але я все …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Указуючи модель перехресних змішаних ефектів, я намагаюся включати взаємодії. Однак я отримую таке повідомлення про помилку: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) Модель має наступне: 1. 3 …

14 mixed-model  lme4-nlme 

У мене є питання щодо мого використання змішаної моделі / лмера. Основна модель така: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Група і стан - це обидва фактори: група має два рівні (група A, група B), а стан має три рівні (умова1, умова2, умова3). Це дані від людських …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

Я провів експеримент, коли я виховував різні сім'ї, що походять з двох різних джерел. Кожній родині було призначено один з двох методів лікування. Після експерименту я виміряв кілька ознак на кожній особі. Щоб перевірити ефект від лікування або джерела, а також їх взаємодії, я використовував лінійну модель змішаного ефекту з …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Припустимо, у мене є учасників, кожен з яких дає відповідь 20 разів, 10 в одній умові та 10 в іншій. Я підходить до лінійної моделі змішаних ефектів, порівнюючи в кожній умові. Ось відтворюваний приклад, що моделює цю ситуацію за допомогою пакета у :Y YNNNYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Припустимо, у мене є деяка змінна відповіді яка вимірювалася від ї побратимів у й сім'ї. Крім того, деякі дані поведінки були зібрані одночасно від кожного суб'єкта. Я намагаюся проаналізувати ситуацію за допомогою наступної лінійної моделі змішаних ефектів:yijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + \alpha_1 x_{ij} + \delta_{1i} x_{ij} + \varepsilon_{ij} де і …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Може хто-небудь скажіть, будь ласка, як R оцінити точку розриву в кусково-лінійній моделі (як фіксований або випадковий параметр), коли мені також потрібно оцінити інші випадкові ефекти? Нижче я включив приклад іграшки, що відповідає регресії хокейної палиці / розбитої палиці зі випадковими відхиленнями нахилу та випадковою відхиленням y-перехоплення для точки перерви …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Дуглас Бейтс зазначає, що наступні моделі є еквівалентом "якщо матриця коваріації дисперсії для випадкових ефектів, що оцінюються за вектором, має спеціальну форму, що називається складовою симетрією" ( слайд 91 у цій презентації ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) …

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

Я запускаю логістичну регресійну модель у вигляді: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Зазвичай я б обчислював ICC за перехопленнями та залишковими відхиленнями, але резюме моделі не містить залишкової дисперсії. Як я обчислюю це?

13 logistic  lme4-nlme  glmm