Rozumiem wpływ kategorycznego efektu losowego na model efektów mieszanych, ponieważ wykonuje on częściowe łączenie obserwacji według poziomu efektu losowego, skutecznie zakładając, że obserwacje same w sobie nie są niezależne, a jedynie ich częściowe pule. Również dla mojego zrozumienia, w takim modelu obserwacje dzielące ten sam poziom efektu losowego, ale różniące się poziomem ustalonego efektu, przeważą nad obserwacjami różniącymi się zarówno poziomem efektu losowego, jak i poziomu efektu stałego.
Jaki jest zatem wpływ ciągłego czynnika losowego? Biorąc pod uwagę, że model bez efektu losowego wykazał, że efekt stały miał wielkość efektu X. Czy powinienem oczekiwać, że jeśli obserwacje na różnych poziomach efektu stałego pochodzą z odległych krańców kontinuum efektu losowego, rozmiar efektu będzie mniejszy w model, który obejmował czynnik losowy, a jeśli obserwacje na różnych stałych poziomach czynników miały podobne wartości efektu losowego, to rozmiar efektu by się zwiększył?
źródło
R
„ylmer
, na przykład model, w którym efekt losowy ma znaczącej wartości dla każdego punktu danych, nie zdołają nawet obliczeniowej. Pomyśl o tym w kategoriach czysto pojęciowych: jeśli macierz jest kwadratowa, to wektor γ trzymający realizację efektów losowych będzie miał rozmiar N ( N : # punktów próbnych), a zatem będziesz miał niemożliwą do zidentyfikowania strukturę błędów. Czy na pewno o to pytasz? Jako StasK trudno mi również odpowiedzieć na twoje pytanie.Odpowiedzi:
Musiałem mocno przemyśleć to, o co prosiłeś. Na początku pomyślałem @ user11852, że chciałeś, aby każda obserwacja miała swój własny wyjątkowy efekt losowy. To sprawiłoby, że model byłby beznadziejnie niezidentyfikowany, ponieważ nie byłoby możliwego sposobu na odróżnienie losowej zmienności efektu od błędu modelu.
Uważam jednak, że w zakresie zamierzonego pytania wszystkie efekty losowe są w rzeczywistości ciągłe i prawdopodobnie normalnie rozłożone. Jednak twoja aluzja do „kategorialnego” nie jest zła, ponieważ macierz projektowa dla losowego przechwytywania (zwykle nazywana Z) wyglądałaby jak macierz projektowa dla zmiennej jakościowej.
Pomyślmy teraz o twojej proponowanej sytuacji:
źródło