Wiem, że jedną z zalet modeli mieszanych jest to, że pozwalają one określić macierz wariancji-kowariancji dla danych (symetria złożona, autoregresja, nieustrukturyzowana itp.). Jednak lmerfunkcja w R nie pozwala na łatwą specyfikację tej macierzy. Czy ktoś wie, która struktura lmerużywa domyślnie i...
Mam dane od pacjentów leczonych 2 różnymi rodzajami leczenia podczas operacji. Muszę przeanalizować jego wpływ na tętno. Pomiar tętna wykonywany jest co 15 minut. Biorąc pod uwagę, że długość operacji może być różna dla każdego pacjenta, każdy pacjent może mieć od 7 do 10 pomiarów tętna. Dlatego...
Powiedz, że znajdujesz się w bibliotece swojego działu statystycznego i że na pierwszej stronie znajdujesz książkę z następującym obrazkiem. Prawdopodobnie pomyślisz, że jest to książka o regresji liniowej. Jaki obraz sprawiłby, że pomyślałeś o liniowych modelach...
Czy istnieje taki pakiet, który przewiduje oszacowanie modelu mieszanych efektów dwumianowych z zerowym napełnieniem ujemnym w R? Rozumiem przez to: Inflacja zerowa, w której można określić model dwumianowy dla inflacji zerowej, jak w funkcji zeroinfl w pakiecie pscl: zeroinfl (y ~ X | Z, dist =...
Przeprowadziłem komputerową ocenę różnych metod dopasowania konkretnego typu modelu stosowanego w naukach paleeo. Miałem duży zestaw treningowy, więc losowo (stratyfikowane losowe próbkowanie) odłożyłem zestaw testowy. I przystosowany różnych metod zestawów testowych próbek i za pomocą otrzymanego...
Powiedzmy, że mamy model mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different subjects...
Biorąc pod uwagę przewidywaną zmienną (P), efekt losowy (R) i efekt stały (F), można by dopasować dwa * modele efektów mieszanych ( składnia Lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) Jak rozumiem, drugim modelem jest ten, który pozwala, aby efekt stały zmieniał się na...
Wzory modelowe w R, takie jak y ~ x + a*b + c:d oparte są na tak zwanej notacji Wilkinsona : Wilkinson i Rogers 1973, Symboliczny opis modeli czynnikowych do analizy wariancji . Ten artykuł nie omawiał notacji dla modeli mieszanych (które mogły wtedy nie istnieć). Skąd więc wzięły się formuły...
Witaj guru statystyczni i kreatorzy programowania R, Interesuje mnie modelowanie chwytów zwierząt jako funkcji warunków środowiskowych i dnia w roku. W ramach innego badania mam liczbę przechwyceń przez ~ 160 dni w ciągu trzech lat. Na każdy z tych dni mam temperaturę, opady, prędkość wiatru,...
Mam problem ze zrozumieniem wyników mojego lmer()modelu. Jest to prosty model zmiennej wynikowej (Wsparcie) ze zmiennymi przechwytywaniami stanu / Losowymi efektami stanu: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Wyniki summary(mlm1)są następujące: Linear mixed model fit by REML Formula: Support...
Różne opisy wyboru modeli losowych efektów liniowych modeli mieszanych instruują użycie REML. Znam różnicę między REML i ML na pewnym poziomie, ale nie rozumiem, dlaczego REML powinien być używany, ponieważ ML jest stronniczy. Na przykład, czy błędem jest przeprowadzanie LRT na parametrze wariancji...
MCMCglmmOstatnio korzystam z pakietu. Jestem zdezorientowany tym, co w dokumentacji nazywane jest strukturą R i strukturą G. Wydaje się, że odnoszą się one do efektów losowych - w szczególności określają parametry wcześniejszego rozkładu na nich, ale dyskusja w dokumentacji wydaje się zakładać, że...
Mam zestaw danych składający się z serii miesięcznych przypadków „złamanego kija” z kilku stron. Usiłuję uzyskać jedno oszacowanie podsumowujące na podstawie dwóch różnych technik: Technika 1: Dopasuj „złamany drążek” za pomocą Poissona GLM ze zmienną wskaźnikową 0/1 i używając zmiennej czasu i...
Mam pytanie dotyczące właściwej techniki ładowania początkowego w przypadku danych, w których występuje silne grupowanie. Zadanie polegało na ocenie modelu prognostycznego z wieloma zmiennymi efektami mieszanymi na danych dotyczących roszczeń ubezpieczeniowych poprzez ocenę obecnego modelu...
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny,...
Dobrze znam modele z efektami mieszanymi (MEM), ale kolega ostatnio zapytał mnie, jak to się ma do modeli utajonego wzrostu (LGM). Zrobiłem trochę googlingu i wydaje się, że LGM to wariant modelowania równań strukturalnych, który jest stosowany w okolicznościach, w których powtarzane miary są...
Próbuję użyć, lme4::glmer()aby dopasować dwumianowy uogólniony model mieszany (GLMM) ze zmienną zależną, która nie jest binarna, ale zmienna ciągła od zera do jednego. Można myśleć o tej zmiennej jako o prawdopodobieństwie; w rzeczywistości jest to prawdopodobieństwo zgłaszane przez ludzi (w...
Mam pytanie dotyczące zastosowania zmiennej grupującej w modelu nieliniowym. Ponieważ funkcja nls () nie zezwala na zmienne czynnikowe, starałam się dowiedzieć, czy można przetestować wpływ czynnika na dopasowanie modelu. Poniżej zamieściłem przykład, w którym chcę dopasować „sezonowy sezon von...
W modelu efektów mieszanych zaleca się stosowanie stałego efektu do oszacowania parametru, jeśli uwzględniono wszystkie możliwe poziomy (np. Zarówno mężczyzn, jak i kobiety). Ponadto zaleca się stosowanie efektu losowego w celu uwzględnienia zmiennej, jeśli uwzględnione poziomy są tylko losową...
Chciałbym dopasować wyjścia lmera (naprawdę blasku) do dwumianowego przykładu zabawki. Przeczytałem winiety i wierzę, że rozumiem, co się dzieje. Ale najwyraźniej nie. Po utknięciu, naprawiłem „prawdę” w kategoriach efektów losowych i poszedłem po ocenie samych ustalonych efektów. Podaję ten kod...