Запитання з тегом «random-effects-model»

Моделі лінійних змішаних ефектів - це розширення моделей лінійної регресії для даних, які збираються та узагальнюються в групах. Ключові переваги - коефіцієнти можуть змінюватися залежно від однієї або декількох змінних групи. Однак я бореться з тим, коли використовувати модель зі змішаним ефектом? Свої запитання я опрацюю на прикладі іграшки в …

11 regression  mixed-model  random-effects-model  linear 

З Вікіпедії Існують два загальних припущення щодо індивідуального конкретного ефекту, припущення про випадкові ефекти та припущення про фіксовані ефекти. Випадкові ефекти припущення (зроблено в моделі випадкових ефектів) є те , що окремі ефекти специфічних коррелірованни з незалежним змінними. Припущення за фіксованим ефектом полягає в тому, що індивідуальний специфічний ефект корелює …

11 random-effects-model  fixed-effects-model 

Мене цікавить моделювання загального вилову риби з використанням гами в мгкв для моделювання простих випадкових ефектів для окремих суден (які роблять багаторазові поїздки з часом у риболовлі). У мене 98 предметів, тож я думав, що буду використовувати ген замість гамма для моделювання випадкових ефектів. Моя модель: modelGOM <- gam(TotalFish ~ …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

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 розумію дію категоричного випадкового впливу на модель змішаних ефектів в тому, що вона здійснює часткове об'єднання спостережень за рівнем у випадковому ефекті, фактично припускаючи, що спостереження не є самостійними, а є лише їх часткові пули. Наскільки я розумію, в такій моделі спостереження, що мають однаковий рівень випадкових ефектів, але …

10 mixed-model  random-effects-model 

Я нещодавно почав дізнаватися про узагальнені лінійні змішані моделі і використовував R, щоб дослідити, яка різниця може сприймати членство в групі як фіксований, або випадковий ефект. Зокрема, я дивлюся на приклад, про який йдеться тут: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm Як викладено в цьому підручнику, ефект Doctor ID помітний, і я очікував, що …

10 r  random-effects-model  glmm 

Чи існує інтуїтивно зрозуміла причина, щоб випадкові ефекти зменшувалися до очікуваного значення у загальній лінійній змішаній моделі?

10 mixed-model  random-effects-model 

Я моделюю деякі дані, де я думаю, що у мене є два перехрещені випадкові ефекти. Але набір даних не збалансований, і я не впевнений, що потрібно зробити для його врахування. Мої дані - це сукупність подій. Подія відбувається, коли клієнт зустрічається з провайдером для виконання завдання, яке є успішним чи …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Чи існує раціональна кількість спостережень на кластер у моделі випадкових ефектів? У мене розмір вибірки 1500 з 700 кластерами, змодельованими як обмінний випадковий ефект. У мене є можливість об'єднати кластери, щоб створити менше, але більших кластерів. Цікаво, як я можу вибрати мінімальний розмір вибірки на кластер, щоб мати значущі результати …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis 

Мене бентежать заяви на веб-сторінці UCLA про регрес логістики змішаних ефектів. Вони показують таблицю коефіцієнтів фіксованих ефектів від пристосування такої моделі, і перший абзац, наведений нижче, здається, інтерпретує коефіцієнти точно як звичайна логістична регресія. Але тоді, коли вони говорять про коефіцієнти шансів, вони кажуть, що ви повинні інтерпретувати їх умовно …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Я відчуваю себе переповненим після спроби зануритися в літературу про те, як запустити мішаний аналіз моделі після його використання з використанням AIC для вибору найкращої моделі чи моделі. Я не думаю, що мої дані є настільки складними, але я шукаю підтвердження того, що те, що я зробив, є правильним, а …

10 r  lme4-nlme  random-effects-model  aic 

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 

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 новачок у змішаному моделюванні, і я розгублений, чи доцільно використовувати випадковий ефект у аналізі, який я роблю. Будь-яка порада буде вдячна. моє дослідження перевіряє, наскільки добре розроблений індекс кількості ссавців може передбачити значення встановленого, але більш трудомісткого показника. я вимірював ці показники в декількох лісових ділянках, з кількома ділянками …

9 random-effects-model  nested-data 

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