Запитання з тегом «lme4-nlme»

Я переглядаю статтю про запилення, де дані розподілені біноміально (фрукти дозрівають чи ні). Тому я використовував glmerодин випадковий ефект (окрема рослина) та один фіксований ефект (лікування). Рецензент хоче дізнатися, чи вплинула рослина на набір фруктів - але у мене виникають проблеми з інтерпретацією glmerрезультатів. Я читав в Інтернеті, і, здається, …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

Я читав про обчислення значень R2R2R^2 у змішаних моделях і після прочитання відповідей на R-sig, інших публікацій на цьому форумі (я б зв’язав декілька, але мені не вистачає репутації) та кілька інших посилань, я розумію, що використовуючи Значення R2R2R^2 у контексті змішаних моделей є складним. Однак я нещодавно натрапив на …

13 r  mixed-model  r-squared  lme4-nlme 

Я хотів би отримати 95% довірчі інтервали для прогнозів нелінійної змішаної nlmeмоделі. Оскільки для цього не передбачено нічого стандартного nlme, мені було цікаво, чи правильно використовувати метод "інтервалів прогнозування населення", як це викладено в книзі книги Бен Болкер в контексті моделей, що відповідають максимальній вірогідності , заснованих на ідеї перекомпонування …

12 r  mixed-model  confidence-interval  lme4-nlme 

TL; DR: lme4оптимізація виявляється лінійним по числу параметрів моделі за замовчуванням, і шлях повільніше , ніж аналогічна glmмодель з фіктивними змінними для груп. Чи можна щось зробити, щоб прискорити це? Я намагаюся вписати досить велику ієрархічну модель logit (~ 50k рядків, 100 стовпців, 50 груп). Встановлення нормальної моделі logit до …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics 

Я користувач, більш знайомий з R, і намагаюся оцінити випадкові схили (коефіцієнти відбору) приблизно для 35 осіб протягом 5 років за чотирма змінними середовища проживання. Змінна відповіді - це те, чи місце розташування "використано" (1) або "доступне" (0) середовище ("використання" нижче). Я використовую 64-розрядний комп'ютер Windows. У R версії 3.1.0 …

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

Мої дані описані тут Що може спричинити "помилку () модель є сингулярною помилкою" в aov при встановленні повторних заходів ANOVA? Я намагаюся побачити ефект взаємодії, використовуючи, lmerтаким чином, мій базовий випадок: my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE) my.model <- lmer(value ~ Condition*Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, …

12 r  lme4-nlme 

У мене дуже мало набору даних про величину одиночних бджіл, які у мене виникають проблеми з аналізом. Це дані підрахунку, і майже всі підрахунки знаходяться в одній обробці з більшістю нулів в іншій обробці. Також є пара дуже високих значень (по одному на два з шести ділянок), тому розподіл підрахунків …

12 count-data  negative-binomial  mixed-model  zero-inflation  lme4-nlme 

У мене було враження, що функція lmer()в lme4пакеті не виробляє р-значень (див. lmer, P-значення та все таке ). Я використовую MCMC згенерованих значень р замість як на це питання: Значний ефект в lme4змішаній моделі і на це питання: Чи не вдається знайти р-значення у виведенні з lmer()в lm4пакеті вR . …

12 r  mixed-model  p-value  mcmc  lme4-nlme 

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Я підхоплюю модель випадкових ефектів glmerдо деяких бізнес-даних. Метою є аналіз результатів продажів через дистриб'ютора з урахуванням регіональних відмінностей. У мене є такі змінні: distcode: ідентифікатор дистриб'ютора, близько 800 рівнів region: географічний ідентифікатор верхнього рівня (північ, південь, схід, захід) zone: географія середнього рівня, що вкладається region, приблизно 30 рівнів territory: …

12 r  regression  mixed-model  lme4-nlme 

У мене є така модель: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... і це підсумок. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 Random …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Я намагаюся проаналізувати дані повторних заходів і борюся за те, щоб це працювало R. Мої дані по суті такі, у мене дві групи лікування. Кожен предмет у кожній групі тестується щодня та отримує бал (відсоток правильний у тесті). Дані у довгому форматі: Time Percent Subject Group 1 0 GK11 Ethanol …

12 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Нещодавно мені сказали, що неможливо включити коваріати, що змінюються за часом, в поздовжні змішані моделі без введення часових затримок для цих коріаріатів. Чи можете ви підтвердити / спростувати це? Чи є у вас якісь посилання на цю ситуацію? Я пропоную просту ситуацію для уточнення. Припустимо, я повторив заходи (скажімо, більше …

12 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я підходив до lmer-моделі із наступним (хоча і складеним результатом): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Я дуже хотів би побудувати інтервал довіри для кожного ефекту, використовуючи наступну формулу: (n−1)s2χ2α/2,n−1,(n−1)s2χ21−α/2,n−1(n−1)s2χα/2,n−12,(n−1)s2χ1−α/2,n−12 \frac{(n-1)s^2}{\chi^2_{\alpha/2, n-1}},\frac{(n-1)s^2}{\chi^2_{1-\alpha/2,n-1}} Чи є спосіб зручно дістати ступеня свободи?

11 lme4-nlme  mixed-model 

У мене запущений glmm з біноміальною змінною відповіді та категоричним предиктором. Випадковий ефект надається вкладеною конструкцією, що використовується для збору даних. Дані виглядають приблизно так: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation