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...
Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość...
Zawsze uczono mnie, że efekty losowe wpływają tylko na wariancję (błąd), a efekty stałe wpływają tylko na średnią. Ale znalazłem przykład, w którym efekty losowe wpływają również na średnią - oszacowanie współczynnika: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k,...
Mam takie modele: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- lm(y ~...
Istnieje kilka wątków na temat R-sig-ME na temat uzyskiwania przedziałów ufności dla prognoz przy użyciu lme4iw nlmeR. Na przykład tutaj i tutaj w 2010 r., W tym komentarz Dougalsa Batesa, jednego z autorów obu pakietów. Waham się, by zacytować go dosłownie, z obawy, że zostaną wyjęci z kontekstu,...
To pytanie / temat pojawiło się w dyskusji z kolegą i szukałem opinii na ten temat: Modeluję niektóre dane przy użyciu regresji logistycznej efektów losowych, a dokładniej regresji logistycznej przechwytywania losowego. Dla stałych efektów mam 9 zmiennych, które są interesujące i biorą pod uwagę....
W modelu mieszanym zakładamy, że efekty losowe (parametry) są zmiennymi losowymi, które mają rozkład normalny. Wygląda bardzo podobnie do metody bayesowskiej, w której zakłada się, że wszystkie parametry są losowe. Czy zatem model efektu losowego jest rodzajem specjalnego przypadku metody...
Analizuję wyniki eksperymentu czasu reakcji w R. Przeprowadziłem ANOVA z powtarzanymi pomiarami (1 czynnik wewnątrz podmiotu z 2 poziomami i 1 czynnik między podmiotem z 2 poziomami). Uruchomiłem podobny liniowy model mieszany i chciałem podsumować wyniki lmera w formie tabeli ANOVA...
Jaka jest domyślna struktura kowariancji wariancji dla efektów losowych w glmerlub lmerw lme4pakiecie? W jaki sposób określa się inną strukturę kowariancji wariancji dla efektów losowych w kodzie? Nie mogłem znaleźć żadnych informacji na ten temat w
Ja analizując niektóre dane behawioralne używając lme4w R, głównie po doskonałych tutoriali Bodo zimowy , ale nie rozumiem, jeśli mam właściwie obsługi interakcji. Co gorsza, nikt inny, kto bierze udział w tych badaniach, nie używa mieszanych modeli, więc jestem nieco zaniepokojony, jeśli chodzi o...
Mam następujący model m_plotwyposażony w lme4::lmerskrzyżowane efekty losowe dla uczestników ( lfdn) i przedmiotów ( content): Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr lfdn (Intercept) 172.173 13.121 role1 62.351 7.896 0.03 inference1 24.640 4.964 0.08 -0.30 inference2 52.366...
Zanim zadałem to pytanie, przeszukałem naszą stronę i znalazłem wiele podobnych pytań (jak tutaj , tutaj i tutaj ). Ale wydaje mi się, że na te powiązane pytania nie udzielono odpowiedzi lub nie omówiono ich, dlatego chciałbym ponownie zadać to pytanie. Uważam, że powinna istnieć duża liczba...
Mam szczerą nadzieję, że sformułowałem to pytanie w taki sposób, że można na nie ostatecznie odpowiedzieć - jeśli nie, proszę dać mi znać, a spróbuję ponownie! Powinienem też chyba zauważyć, że do tych analiz będę używać R. Mam kilka środków, plant performance (Ys)które, jak podejrzewam, były pod...
Podane trzy zmienne, yi x, które są pozytywne i ciągły z, co jest kategoryczny, mam dwa modele kandydujące dana przez: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) i fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Mam nadzieję porównać te modele, aby ustalić, który model jest bardziej odpowiedni. Wydaje...
Przeprowadzam testy post-hoc na liniowym modelu mieszanych efektów w R( lme4pakiecie). Używam multcomppakietu ( glht()funkcji) do przeprowadzania testów post-hoc. Mój plan eksperymentalny to powtarzane pomiary z przypadkowym efektem blokowania. Modele są określone jako: mymod <- lmer(variable...
Analizuję dane śledzenia wzroku z zaprojektowanego eksperymentu. Uproszczona wersja moich danych wygląda następująco (możesz pobrać dane dput () tutaj ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9 Face 90 6 9 Plant 75 gdzie...
Na stronie 12 książki Batesa o modelu efektu mieszanego opisuje ten model w następujący sposób: Pod koniec zrzutu ekranu wspomina o względny współczynnik kowariancji , w zależności od parametru wariancji-komponentu ,ΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta bez wyjaśnienia, jaki dokładnie jest związek....
W lmerfunkcji w lme4w Ristnieje wezwanie do skonstruowania matrycy modelu efektów przypadkowych, ZZZ , jak opisano tutaj , na stronach 7 - 9. Obliczanie obejmuje produkty KhatriRao i / lub Kronecker dwóch matryc, i . J i X iZZZjotjaJiJ_iXjaXiX_i Macierz to kęs: „Macierz wskaźników wskaźników...
Jako odpowiednik tego postu pracowałem nad symulacją danych ze zmiennymi ciągłymi, nadając się do skorelowanych przechwyceń i nachyleń. Chociaż na stronie i poza nią są świetne posty na ten temat , miałem trudności ze znalezieniem od początku do końca przykładu z symulowanymi danymi, który byłby...
Staram się ręcznie wyliczyć przewidywania efektu losowego z liniowego modelu mieszanego i używając notacji dostarczonej przez Wooda w uogólnionych modelach addytywnych: wprowadzenie do R (str. 294 / str. 307 z pdf), mylę się co do każdego parametru reprezentuje. Poniżej znajduje się podsumowanie z...