Modele mieszane (inaczej wielopoziomowe lub hierarchiczne) to modele liniowe, które obejmują zarówno efekty stałe, jak i efekty losowe. Służą do modelowania danych podłużnych lub zagnieżdżonych.
Mówiąc prościej, jak wyjaśniłbyś (być może za pomocą prostych przykładów) różnicę między modelami efektu stałego, efektu losowego i efektu mieszanego?
Na tym forum toczy się wiele dyskusji na temat właściwego sposobu określania różnych modeli hierarchicznych lmer. Pomyślałem, że wspaniale byłoby mieć wszystkie informacje w jednym miejscu. Kilka pytań na początek: Jak określić wiele poziomów, gdzie jedna grupa jest zagnieżdżony w drugiej: jest...
Oto jak zrozumiałem zagnieżdżone vs. skrzyżowane efekty losowe: Zagnieżdżone efekty losowe występują, gdy niższy współczynnik poziomu pojawia się tylko w określonym poziomie współczynnika wyższego poziomu. Na przykład uczniowie w ramach klas w ustalonym momencie. W lme4Myślałem, że...
Jeśli ponownie dopasowujemy się do blasku, możemy otrzymać ostrzeżenie, które mówi nam, że model ma trudności z konwergencją ... np. >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol =...
Muszę zmieścić kilka modeli efektów mieszanych (zwłaszcza modele wzdłużny) używając lme4w Rale chciałby naprawdę opanować modeli i kod, który jedzie z nimi. Zanim jednak zanurzę się obiema stopami (i kupię książki), chcę mieć pewność, że uczę się odpowiedniej biblioteki. Przyzwyczaiłem lme4się do...
W streszczeniu tego artykułu przeczytałem, że: „Procedura maksymalnego prawdopodobieństwa (ML) Hartley aud Rao zostaje zmodyfikowana poprzez dostosowanie transformacji z Patterson i Thompson, która dzieli prawdopodobieństwo na normalność na dwie części, z których jedna jest wolna od ustalonych...
Rozważ następujące trzy zjawiska. Paradoks Steina: biorąc pod uwagę niektóre dane z wielowymiarowego rozkładu normalnego w Rn,n≥3Rn,n≥3\mathbb R^n, \: n\ge 3 , średnia próbki nie jest bardzo dobrym estymatorem prawdziwej średniej. Można uzyskać oszacowanie z niższym średnim błędem do kwadratu,...
Od dłuższego czasu całkiem chętnie używam modeli efektów mieszanych z danymi podłużnymi. Chciałbym dopasować relacje AR w mniejszym (myślę, że mam rację, że nie mogę tego zrobić?), Ale nie sądzę, że jest to niezwykle ważne, więc nie martwię się zbytnio. Właśnie natknąłem się na ogólne równania...
Używam lme4 w R, aby dopasować model mieszany lmer(value~status+(1|experiment))) gdzie wartość jest ciągła, status i eksperyment są czynnikami, a ja rozumiem Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548 5.911...
Niedawno zmierzyłem, w jaki sposób znaczenie nowego słowa jest uzyskiwane na podstawie wielokrotnych ekspozycji (ćwiczenie: od 1 do 10 dnia) poprzez pomiar ERP (EEG), gdy słowo było oglądane w różnych kontekstach. Kontrolowałem także właściwości kontekstu, na przykład jego przydatność do odkrywania...
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...
EDYCJA 2: Początkowo myślałem, że muszę uruchomić ANOVA dwuskładnikową z powtarzanymi pomiarami dla jednego czynnika, ale teraz myślę, że liniowy model mieszanego efektu będzie działał lepiej dla moich danych. Myślę, że prawie wiem, co musi się wydarzyć, ale wciąż jestem zdezorientowany kilkoma...
Obliczyłem AIC i AICc, aby porównać dwa ogólne liniowe modele mieszane; Wartości AIC są dodatnie, a model 1 ma niższy AIC niż model 2. Jednak wartości AICc są ujemne (model 1 wciąż jest <model 2). Czy można używać i porównywać ujemne wartości
Obecnie używam pakietu R. lme4 . Używam liniowych modeli efektów mieszanych z efektami losowymi: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3 <-...
Chcę uzyskać przedział przewidywania wokół prognozy z modelu lmer (). Znalazłem trochę dyskusji na ten temat: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq ale wydaje się, że nie uwzględniają niepewności losowych efektów. Oto...
W jakich warunkach należy rozważyć zastosowanie analizy wielopoziomowej / hierarchicznej zamiast analiz bardziej podstawowych / tradycyjnych (np. ANOVA, regresja OLS itp.)? Czy istnieją sytuacje, w których można to uznać za obowiązkowe? Czy istnieją sytuacje, w których stosowanie analizy...
EffectsPakiet zapewnia bardzo szybki i wygodny sposób kreślenia wyników liniowego modelu efektu mieszanego uzyskanego przez lme4pakiet . Te effectprzedziały ufności oblicza funkcyjne (CIS) bardzo szybko, ale jak wiarygodne są te przedziały ufności? Na
I ostatnio sobie sprawę , że model mieszany tylko z przedmiotu jako przypadkowy czynnik i inne czynniki, jak czynniki stałe po ustawieniu korelacyjnej struktury mieszanego modelu do związku symetrii równoważna ANOVA. Dlatego chciałbym wiedzieć, co oznacza symetria złożona w kontekście mieszanej...
Próbuję zrozumieć, kiedy zastosować efekt losowy, a kiedy nie jest to konieczne. Powiedziano mi, że podstawową zasadą jest to, że masz 4 lub więcej grup / osób, które ja robię (15 indywidualnych łosi). Niektóre z tych łosi eksperymentowano 2 lub 3 razy w sumie 29 prób. Chcę wiedzieć, czy zachowują...
Mam dane zebrane z eksperymentu zorganizowane w następujący sposób: Dwa miejsca, każde z 30 drzewami. 15 jest leczonych, 15 kontroluje w każdym miejscu. Z każdego drzewa pobieramy próbki trzech kawałków łodygi i trzech kawałków korzeni, a więc 6 poziomów 1 próbki na drzewo, które jest...