Запитання з тегом «mixed-model»

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

У багаторівневій моделі, які практичні та інтерпретаційні наслідки пов'язані з оцінкою порівняно з не оцінюючими параметрами кореляції випадкових ефектів? Практична причина запитання полягає в тому, що в рамці lmer в R не існує реалізованого методу оцінки р-значень за допомогою методів MCMC, коли оцінки проводяться в моделі кореляцій між параметрами. Наприклад, …

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

Оскільки, як видається, загальним консенсусом є використання змішаних моделей через lmer()R замість класичної ANOVA (з часто цитованих причин, таких як незбалансовані конструкції, перехрещені випадкові ефекти тощо), я б хотів спробувати це зі своїми даними. Однак я переживаю, що мені вдасться "продати" такий підхід своєму керівнику (який очікує класичного аналізу з …

27 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  references 

Проблема: Я читав в інших публікаціях, які predictнедоступні для lmerмоделей зі змішаними ефектами {lme4} в [R]. Я спробував вивчити цю тему за допомогою набору даних про іграшки ... Фон: Набір даних адаптується з цього джерела і доступний як ... require(gsheet) data <- read.csv(text = gsheet2text('https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QgtDcGJebyfW7TJsB8n6rAmsyAnlz1xkT3RuPFICTdk/edit?usp=sharing', format ='csv')) Це перші рядки …

27 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я запускаю GEE на 3-х рівневих незбалансованих даних, використовуючи посилання logit. Чим це відрізняється (з точки зору висновків, які я можу зробити і значення коефіцієнтів) від GLM зі змішаними ефектами (GLMM) та logit-посиланням? Більш детально: Спостереження - це поодинокі випробування на Бернуллі. Вони групуються, згруповані в класи та школи. Використання …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

У мене є такий результат: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804 Number of obs: 239, groups: landscape, 45 Fixed …

26 mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme 

Я використовую змішану модель в R( lme4) для аналізу деяких даних повторних заходів. У мене є змінна відповідь (вміст клітковини в калі) і 3 фіксованих ефекту (маса тіла тощо). У моєму дослідженні є лише 6 учасників, з 16 повторних заходів для кожного (хоча два мають лише 12 повторень). Суб'єктами є …

26 mixed-model  sample-size 

Я переглянув безліч довідкових сайтів і все ще плутаю, як вказати складніші вкладені терміни і в змішаній моделі. Я також плутати , як використання :і /та |у визначенні взаємодій і вкладеності з випадковими чинниками , використовуючи lmer()в lme4пакеті в R. Для цього питання припустимо, що я точно зобразив свої дані …

26 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я багато чого знайшов в Інтернеті щодо тлумачення випадкових та фіксованих ефектів. Однак я не зміг отримати джерело, яке зафіксувало таке: Яка математична різниця між випадковими та фіксованими ефектами? Під цим я маю на увазі математичну постановку моделі та спосіб оцінювання параметрів.

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

Блок-цитата, наведена нижче, від лідерів в області моделювання змішаних ефектів, стверджує, що координаційні зрушення в моделях з нульовою кореляцією між випадковими ефектами ('ZCP' моделі) змінюють прогнози моделі. Але чи може хтось детальніше пояснити або додатково виправдати свої вимоги? Заяви про які йде мова в Бейтс і ін в 2015 документ …

25 r  mixed-model  lme4-nlme 

У lmerTestпакеті передбачена anova()функція для лінійних змішаних моделей з необов'язковою програмою Satterthwaite (за замовчуванням) або наближенням Кенвард-Роджера до ступенів свободи (df). Яка різниця між цими двома підходами? Коли вибрати який?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

В даний час я використовую кілька лінійних моделей зі змішаним ефектом. Я використовую пакет "lme4" в Р. Мої моделі мають форму: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Перш ніж запускати свої моделі, я перевірив, чи можлива мультиколінеарність між предикторами. Я зробив це: Складіть кадр …

25 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity 

Я здійснив повторний дизайн, в якому я протестував 30 чоловіків і 30 жінок у трьох різних завданнях. Я хочу зрозуміти, чим поведінка самців і жінок відрізняється і як це залежить від завдання. Для дослідження цього я використовував і пакет lmer, і lme4, проте я застряг у спробі перевірити припущення для …

25 r  mixed-model  assumptions  lme4-nlme 

Я трохи розгублений щодо переваг змішаних моделей щодо прогнозного моделювання. Оскільки моделі прогнозування зазвичай призначені для прогнозування знань раніше невідомих спостережень, то мені здається очевидним, що єдиний спосіб, коли змішана модель може бути корисною, - це її здатність забезпечувати прогнози на рівні населення (тобто без додавання випадкових ефектів). Однак проблема …

24 mixed-model  predictive-models 

У мене є проблема з перевагами позначення фактора моделі як випадкового з кількох причин. Мені здається, що майже у всіх випадках оптимальним рішенням є трактування всіх факторів як фіксованих. По-перше, відмінність фіксованого проти випадкового є досить довільною. Стандартне пояснення полягає в тому, що якщо хтось зацікавлений у конкретних експериментальних одиницях …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model