Запитання з тегом «mixed-model»

Я щиро сподіваюся, що я сформулював це питання таким чином, що на нього можна остаточно відповісти - якщо ні, будь ласка, дайте мені знати, і я спробую ще раз! Я також мушу зазначити, що я буду використовувати R для цих аналізів. У мене є кілька заходів , plant performance (Ys)які …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

Я аналізую деякі поведінкові дані, використовуючи, lme4в Rосновному дотримуючись чудових навчальних посібників Bodo Winter , але я не розумію, чи правильно обробляю взаємодію. Гірше, що ніхто більше не бере участь у цьому дослідженні, не використовує змішаних моделей, тому я трохи похитнувся, коли потрібно переконатися, що все правильно. Замість того, щоб …

10 r  mixed-model  p-value  lme4-nlme 

Яка структура дисперсії-коваріації за замовчуванням для випадкових ефектів у пакеті glmerчи lmerв ньому lme4? Як можна вказати іншу структуру коваріації дисперсії для випадкових ефектів у коді? Я не зміг знайти жодної інформації щодо цього в lme4документації.

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Це питання / тема з'явилася під час обговорення з колегою, і я шукав деякі думки з цього приводу: Я моделюю деякі дані за допомогою логістичної регресії випадкових ефектів, точніше випадкової логістичної регресії. Для фіксованих ефектів у мене є 9 змінних, які представляють інтерес і враховуються. Я хотів би зробити якийсь …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

У мене є такі моделі: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 …

10 r  mixed-model  aic 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Я намагаюся розібратися з аналізом часу до події, використовуючи повторні двійкові результати. Припустимо, що час до події вимірюється днями, але на даний момент ми дискретизуємо час на тижні. Я хочу наблизити оцінювач Каплана-Мейєра (але дозволити коваріати), використовуючи повторні двійкові результати. Це здасться оборотним шляхом, але я досліджую, як це поширюється …

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

Не настільки рідкісне явище при роботі зі складними максимально змішаними моделями (оцінка всіх можливих випадкових ефектів для даних та моделі) є ідеальним (+1 або -1) або майже ідеальним співвідношенням між деякими випадковими ефектами. З метою обговорення, дотримуйтесь наступної моделі та резюме моделі Model: Y ~ X*Cond + (X*Cond|subj) # Y …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

У поздовжньому дослідженні результати одиниць неодноразово вимірюються в точках часу із загальною кількістю фіксованих випадків вимірювання (фіксований = вимірювання на одиницях проводяться одночасно).Yя тYitY_{it}iiiтttмmm Одиниці випадково призначаються або для лікування, , або контрольної групи, . Я хочу оцінити та протестувати середній ефект від лікування, тобто де очікування приймаються за часом …

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

Я вписую glmerмодель в lme4пакет R. Я шукаю таблицю anova з вказаною в ній величиною p, але не можу знайти жодного пакета, який би їй підходив. Чи можливо це зробити в R? Модель, яка мені підходить, має форму: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four times a year'), control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

9 r  anova  lme4-nlme  mixed-model 

Я намагаюся проаналізувати вплив року на змінний logInd для певної групи осіб (у мене є 3 групи). Найпростіша модель: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) Residuals: Min 1Q …

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

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

В даний час я працюю над серією моделей часових рядів Пуассона, намагаючись оцінити ефект зміни того, як були отримані підрахунки (перехід від одного діагностичного тесту до іншого), контролюючи інші тенденції з часом (скажімо, загальне збільшення рівня захворюваність). У мене є дані для кількох різних сайтів. Хоча я також займався GAM, …

9 mixed-model  generalized-linear-model  poisson-distribution  random-effects-model 

У мене є досить складний набір даних для аналізу, і я не можу знайти гарне рішення для цього. Ось річ: 1. необроблені дані - це фактично записи пісень комах. Кожна пісня зроблена з декількох поривів, а кожен сплеск зроблений з підрозділів. Усі особи фіксувались протягом 5 хвилин. Кількість вибухів та …

9 time-series  mixed-model  repeated-measures  random-effects-model