Запитання з тегом «mixed-model»

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Я працюю над набором даних, щоб оцінити вплив сушіння на активність мікробних осадів. Мета полягає в тому, щоб визначити, чи змінюється вплив висихання залежно від типів осаду та / або глибини осаду. Конструкція експерименту така: Перший фактор осаду відповідає трьом типам осаду (кодовані Sed1, Sed2, Sed3). Для кожного типу осаду …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

Я намагаюся відтворити кілька тестів на взаємодію між обома lmі lmerповторними заходами (2x2x2). Причиною я хочу порівняти обидва методи в тому, що GLM SPSS для повторних заходів дає такі самі результати, як і lmпідхід, представлений тут, тому наприкінці я хочу порівняти SPSS з R-lmer. Поки що мені вдалося лише відтворити …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

Я намагаюся вручну обчислити передбачення випадкових ефектів від лінійної змішаної моделі, і використовуючи позначення, надані Вудом в узагальнених моделях добавок: вступ з R (pg 294 / pg 307 pdf), я заплутався в тому, які параметри кожного представляє. Нижче наведено резюме з Вуду. Визначте лінійну змішану модель Y= Xβ+ Zb + …

10 mixed-model  lme4-nlme 

Як аналог цієї посади , я працював над імітацією даних безперервними змінними, піддаючи себе кореляційним перехопленням і нахилам. Хоча є великі повідомлення на цю тему на сайті , а також за межами сайту , у мене були труднощі зустрівши , наприклад початок в кінець з змодельованих даних, паралельно простий, реальний …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

У lmerфункції всередині lme4в Rє виклик для побудови матричної моделі випадкових ефектів ZZZ , як пояснено тут , на сторінках 7 - 9. Обчислення ZZZ тягне за собою продукти ХатріРао та / або Кронекера з двох матриць, JiJiJ_i та ХiХiX_i . Матриця JiJiJ_i є виразною: "Показникова матриця групування факторних індексів", …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

Я виконую пост-спеціальні тести на лінійній моделі зі змішаними ефектами в R( lme4пакет). Я використовую multcompпакет ( glht()функцію) для виконання пост-спеціальних тестів. Моя експериментальна конструкція - це повторні заходи, з випадковим блоковим ефектом. Моделі вказані як: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = …

10 mixed-model  post-hoc  lsmeans  lme4-nlme 

Враховуючи три змінні, yі xякі є позитивними безперервними, і z, що є категоричним, у мене є дві моделі-кандидати, задані: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) і fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Я сподіваюся порівняти ці …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

Перш ніж задавати це питання, я здійснив пошук на нашому сайті і знайшов багато подібних питань (наприклад, тут , тут і тут ). Але я вважаю, що на ці пов’язані питання недостатньо відповіли чи обговорили, тому я хотів би знову поставити це питання. Я вважаю, що має бути велика кількість …

10 mixed-model  residuals  heteroscedasticity  diagnostic 

У мене є такі моделі m_plotзабезпечені lme4::lmerзі схрещеними випадковими ефектами для учасників ( lfdn) і елементів ( content): Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr lfdn (Intercept) 172.173 13.121 role1 62.351 7.896 0.03 inference1 24.640 4.964 0.08 -0.30 inference2 52.366 7.236 -0.05 0.17 -0.83 inference3 21.295 4.615 -0.03 0.22 0.86 …

10 mixed-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

Я аналізую результати експерименту часу реакції в Р. Я провів ANOVA (повторний фактор з 2 рівнями та 1 між суб'єктним фактором з 2 рівнями). Я провів подібну лінійну змішану модель і хотів підвести підсумки lmer у вигляді таблиці ANOVA, використовуючи lmerTest::anova. Не зрозумійте мене неправильно: я не очікував однакових результатів, …

10 anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

У змішаній моделі ми припускаємо, що випадкові ефекти (параметри) є випадковими змінними, які слідують за нормальними розподілами. Він дуже схожий на метод Байєса, в якому всі параметри приймаються випадковими. Тож чи є випадкова модель ефекту особливим випадком байєсівського методу?

10 bayesian  mixed-model 

На R-sig-ME є кілька ниток про отримання довірчих інтервалів для прогнозування з використанням lme4та nlmeв Р. Наприклад, тут і тут у 2010 році, включаючи деякі коментарі Дугласа Бейтса, одного з авторів обох пакетів. Я вагаюся, щоб його цитувати дослівно, боюсь, щоб їх не вивели з контексту, але все одно, один …

10 mixed-model 

Мене завжди вчили, що випадкові ефекти впливають лише на дисперсію (помилку), а фіксовані ефекти впливають лише на середню. Але я знайшов приклад, коли випадкові ефекти впливають також на середнє значення - оцінку коефіцієнта: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, each = n)) cat_i <- 1:k …

10 r  mixed-model  random-effects-model 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models