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...
Zastanawiam się, jakie są różnice między mieszanymi i niezmieszanymi GLM. Na przykład w SPSS menu rozwijane umożliwia użytkownikom dopasowanie: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models I analyze-> mixed models-> generalized linear Czy inaczej radzą sobie z...
Mam model mieszanego efektu (w rzeczywistości uogólniony model mieszany dodatku), który daje mi prognozy dla szeregów czasowych. Aby przeciwdziałać autokorelacji, używam modelu corCAR1, biorąc pod uwagę fakt, że brakuje mi danych. Dane powinny dać mi całkowite obciążenie, więc muszę sumować przez...
Chcę dopasować wielopoziomowy GLMM z rozkładem Poissona (z nadmierną dyspersją) za pomocą R. W tej chwili używam lme4, ale zauważyłem, że ostatnio quasipoissonrodzina została usunięta. Widziałem gdzie indziej, że można modelować nadmierną dyspersję addytywną dla rozkładów dwumianowych, dodając...
Próbuję analizować niektóre dane przy użyciu modelu efektu mieszanego. Zebrane przeze mnie dane przedstawiają masę niektórych młodych zwierząt o różnym genotypie w czasie. Korzystam z zaproponowanego tutaj podejścia: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ W...
Zastanawiałem się, czy ktokolwiek mógłby mnie oświecić na temat obecnych różnic między tymi dwiema funkcjami. Znalazłem następujące pytanie: Jak wybrać bibliotekę nlme lub lme4 R dla modeli efektów mieszanych? , ale pochodzi to sprzed kilku lat. To całe życie w kręgach oprogramowania. Moje...
Mam nadzieję, że jest to pytanie, na które ktoś tutaj może mi odpowiedzieć na temat natury rozkładania sum kwadratów z dopasowanego modelu mieszanego lmer(z pakietu lme4 R). Po pierwsze powinienem powiedzieć, że jestem świadomy kontrowersji związanych z zastosowaniem tego podejścia, aw praktyce...
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc =...
Chciałbym uzyskać wartość p i wielkość efektu niezależnej zmiennej kategorialnej (z kilkoma poziomami) - to jest „ogólnie”, a nie dla każdego poziomu osobno, tak jak normalne wyjście z lme4R. To jest jak rzecz, którą ludzie zgłaszają, uruchamiając ANOVA. Jak mogę to...
Mam nadzieję, że wszystkim wam to nie przeszkadza, ale potrzebuję pomocy w interpretacji wyników dla liniowego modelu efektów mieszanych, o których starałem się nauczyć w R. Jestem nowy w analizie danych podłużnych i regresji liniowych efektów mieszanych. Mam model, który dopasowałem do tygodni...
Ponieważ ogólną zgodą wydaje się być stosowanie modeli mieszanych lmer()w R zamiast klasycznej ANOVA (z często cytowanych powodów, takich jak niezrównoważone projekty, skrzyżowane efekty losowe itp.), Chciałbym spróbować z moimi danymi. Martwię się jednak, że będę w stanie „sprzedać” to podejście...
Korzystam z GEE na 3-poziomowych niezrównoważonych danych, używając łącza logit. Czym to się różni (pod względem wniosków, które mogę wyciągnąć i znaczenia współczynników) od GLM z efektami mieszanymi (GLMM) i linkiem logit? Więcej szczegółów: Obserwacje są pojedynczymi próbami bernoulli. Są one...
W modelu wielopoziomowym, jakie są praktyczne i związane z interpretacją implikacje oszacowania w porównaniu z niedoszacowaniem parametrów korelacji efektu losowego? Praktycznym powodem pytania jest to, że w ramce Lmer w R nie ma zaimplementowanej metody szacowania wartości p za pomocą technik...
Problem: Przeczytałem w innych postach, które predictnie są dostępne dla lmermodeli z efektami mieszanymi {lme4} w [R]. Próbowałem zgłębić ten temat za pomocą zestawu danych o zabawkach ... Tło: Zestaw danych jest dostosowany z tego źródła i dostępny jako ... require(gsheet) data <-...
Używam modelu mieszanego w R( lme4) do analizy niektórych danych z powtarzanymi pomiarami. Mam zmienną odpowiedzi (zawartość włókna w kale) i 3 stałe efekty (masa ciała itp.). Moje badanie ma tylko 6 uczestników, z 16 powtarzanymi pomiarami dla każdego z nich (chociaż dwóch ma tylko 12 powtórzeń)....
Przeszukałem wiele stron pomocy i wciąż nie jestem pewien, jak określić bardziej skomplikowane terminy zagnieżdżone w modelu mieszanym. Jestem również mylić jak wykorzystanie :i /oraz |w określaniu i gniazdowania interakcje z czynnikami losowymi wykorzystujących lmer()w lme4opakowaniu w R. Na...
Mam następujące dane wyjściowe: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept)...
W Internecie wiele znalazłem na temat interpretacji efektów losowych i stałych. Jednak nie udało mi się uzyskać źródła określającego: Jaka jest matematyczna różnica między efektami losowymi i stałymi? Rozumiem przez to matematyczne sformułowanie modelu i sposób szacowania...
lmerTestPakiet zawiera anova()funkcję liniowe modele mieszane z ewentualnie zbliżenia Satterthwaite'a (domyślnie) Kenward-Roger ze stopniami swobody (df). Jaka jest różnica między tymi dwoma podejściami? Kiedy wybrać,
Obecnie korzystam z modeli liniowych z mieszanym efektem. Korzystam z pakietu „lme4” w języku R. Moje modele mają postać: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Przed uruchomieniem moich modeli sprawdziłem możliwą wielokoliniowość między...