Запитання з тегом «multilevel-analysis»

Зараз я працюю над метааналізом, для якого мені потрібно проаналізувати кілька розмірів ефектів, вкладених у вибірки. Я є частковою для трирівневого підходу метааналізу Чеунга (2014) щодо метааналізу залежних розмірів ефекту на відміну від деяких інших можливих стратегій (наприклад, ігнорування залежності, усереднення розмірів ефектів у межах досліджень, вибір одного розміру ефекту …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias 

У мене є модель виживання з пацієнтами, які вкладаються в лікарні, яка включає випадковий ефект для лікарень. Випадковий ефект розподілений гаммою, і я намагаюся повідомити про «актуальність» цього терміна в масштабі, який легко зрозуміти. Я знайшов наступні посилання, які використовують середнє співвідношення небезпеки (трохи схоже на коефіцієнт середнього шансу), і …

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

Формула, яку потрібно вказати для навчання багаторівневої моделі (використовуючи lmerз lme4 Rбібліотеки), завжди отримує мене. Я прочитав незліченну кількість підручників та навчальних посібників, але ніколи не зрозумів це правильно. Ось ось приклад із цього підручника, який я хотів би бачити сформульованим у рівнянні. Ми намагаємось моделювати частоту голосу як функцію …

10 r  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Які переваги та недоліки роботи окремих моделей проти багаторівневого моделювання? Більш конкретно, припустимо, у дослідженні обстежували пацієнтів, які вкладаються у практику лікарів, що вкладаються у країни. Які переваги / недоліки використання окремих моделей для кожної країни порівняно з трирівневою вкладеною моделлю?

10 multilevel-analysis  stratification 

Я щойно читав (пере) читав "Гельман", чому нам (як правило) не потрібно турбуватися про багаторазове порівняння . Зокрема, у розділі "Кілька результатів та інші виклики" згадується використання ієрархічної моделі для ситуацій, коли в одній особі / підрозділі є різні пов'язані заходи в різні періоди / умови. Схоже, він має ряд …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

У мене є дані про популяцію декількох різних риб, відібраних за період від 5 років, але за дуже нерегулярною схемою. Іноді між зразками бувають місяці, іноді є кілька проб за один місяць. Також багато 0 підрахунків Як поводитися з такими даними? Я можу досить легко зобразити його в R, але …

10 time-series  multilevel-analysis  unevenly-spaced-time-series 

На сторінці 12 книги Бейтса про модель змішаного ефекту він описує модель наступним чином: У кінці екрана він згадує про відносний коефіцієнт коваріації , в залежності від дисперсії-компонента параметра ,ΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta не пояснюючи, що саме стосуються. Скажіть, нам дано , як би ми отримали з нього ?θθ\thetaΛθΛθ\Lambda_{\theta} У відповідній примітці це …

10 mixed-model  references  multilevel-analysis 

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 

Наступна багаторівнева логістична модель з однією пояснювальною змінною на рівні 1 (індивідуальний рівень) та однією пояснювальною змінною на рівні 2 (рівень групи): logit (pi j) =π0 j+π1 jхi j… ( 1 )logit(pij)=π0j+π1jхij…(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01zj+у0 j… ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+у0j…(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 j=γ10+γ11zj+у1 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+у1j…(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) де, залишки на …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

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 

Чи існують стандартні алгоритми (на відміну від програм) для ієрархічної лінійної регресії? Люди зазвичай просто роблять MCMC чи є більш спеціалізовані, можливо частково закриті форми, алгоритми?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

Скажімо, що ми визначаємо відстань, яка не є метрикою , між N елементами. На основі цієї відстані ми використовуємо агломераційну ієрархічну кластеризацію . Чи можемо ми використовувати кожен з відомих алгоритмів (одинарне / максимум / авангардний зв’язок тощо), щоб отримати значущі результати? Або по-іншому, в чому проблема їх використання, якщо …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering 

Чому обмінність випадкових змінних має важливе значення для ієрархічного байєсівського моделювання?

9 bayesian  multilevel-analysis  exchangeability 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

У мене дуже великий набір даних, де я повторював вимірювання протягом часу для окремих локацій. У деяких місцях може бути 10 точок даних, а в деяких - лише одна точка даних. Я підходить до змішаної моделі і використовую місця як випадкові ефекти. Моє запитання: чи можу я все-таки використовувати місцеположення, …

8 mixed-model  multilevel-analysis