Запитання з тегом «random-effects-model»

Зокрема, як слід обчислювати стандартні похибки фіксованих ефектів у лінійній моделі змішаних ефектів (у частістському розумінні)? Мене припускають вважати, що типові оцінки ( ), такі як представлені у Laird and Ware [1982], дадуть SE тим, що недооцінюються за розміром, оскільки оцінювані компоненти дисперсії трактуються так, ніби вони є справжніми значеннями.V …

18 r  mixed-model  random-effects-model 

Фон: Примітка: Мій набір даних та r-код містяться під текстом Я хочу використовувати AIC для порівняння двох моделей змішаних ефектів, згенерованих за допомогою пакету lme4 у Р. Кожна модель має один фіксований ефект та один випадковий ефект. Фіксований ефект відрізняється між моделями, але випадковий ефект залишається однаковим між моделями. Я …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

У мене виникають проблеми з розумінням виходу моєї lmer()моделі. Це проста модель змінної результату (підтримка) з різними перехопленнями стану / випадковими ефектами стану: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Результати summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 …

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

У мене є питання щодо належної техніки завантаження для використання з даними, де є сильна кластеризація. Мені було доручено оцінити багатоваріантну модель прогнозування змішаних ефектів щодо даних страхових відшкодувань, оцінивши поточну базову модель на даних останніх претензій, щоб визначити, наскільки модель спрогнозує, які епізоди догляду містять найвищу частоту сеансів (верхня …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

У моделі змішаних ефектів рекомендується використовувати фіксований ефект для оцінки параметра, якщо всі можливі рівні включені (наприклад, і самці, і жінки). Далі рекомендується використовувати випадковий ефект для обліку змінної, якщо включені рівні - це лише випадкова вибірка з популяції (зарахували пацієнтів із Всесвіту можливих пацієнтів) і ви хочете оцінити середнє …

15 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  many-categories 

Скажіть, нас цікавить, як на оцінку студентських іспитів впливає кількість годин, які вивчають ці студенти. Щоб дослідити цей взаємозв'язок, ми могли б запустити таку лінійну регресію: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Але якщо ми відіб’ємо учнів з кількох різних шкіл, ми можемо очікувати, що учні …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

Чи може хтось допомогти мені зрозуміти моделі з фіксованим / випадковим ефектом? Ви можете або пояснити по-своєму, якщо ви засвоїли ці поняття, або направити мене до ресурсу (книги, конспектів, веб-сайту) з конкретною адресою (номер сторінки, розділ тощо), щоб я міг їх вивчити без будь-якої плутанини. Чи це правда: "Ми маємо …

14 mixed-model  modeling  random-effects-model  fixed-effects-model 

Я збираюся зануритися у вивчення R, і мій навчальний проект потягне за собою застосування регресії змішаних чи випадкових ефектів до набору даних для розробки прогнозного рівняння. Я поділяю занепокоєння письменника в цій публікації Як вибрати бібліотеку nlme або lme4 R для моделей зі змішаними ефектами? цікаво, чи краще NLME чи …

14 r  regression  random-effects-model 

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 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Нещодавно мені траплялося читати про емпіричний Байєс (Casella, 1985, Вступ до емпіричного аналізу даних Байєса), і це виглядало дуже як модель випадкових ефектів; в тому, що обидві мають оцінки, зменшені до середнього значення. Але я не читав це наскрізь ... Хтось має уявлення про схожість та відмінності між ними?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

У мене є набір даних, що складається з пропорцій, які вимірюють "рівень активності" окремих пуголовків, тому встановлюють значення, пов'язані між 0 і 1. Ці дані збираються шляхом підрахунку кількості разів, яку людина перемістив за певний проміжок часу (1 для руху, 0 без руху), а потім усереднюється для створення одного значення …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

Під технікою регуляризації я маю на увазі ласо, регресію хребта, еластичну сітку тощо. Розглянемо модель прогнозування даних охорони здоров’я, що містять демографічні та діагностичні дані, де прогнозується тривалість перебування на стаціонарному перебуванні. Для деяких людей існує декілька спостережень ЛОС (тобто, більше одного епізоду ІР) протягом базового періоду часу, які співвідносяться. …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

У пошуку будь-якої інформації про граничну модель та модель випадкових ефектів та про те, як вибрати між ними, я знайшов деяку інформацію, але це було більш-менш математичне абстрактне пояснення (як, наприклад, тут: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Десь я виявив, що між цими двома методами / моделями …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model