Na przykład w podręczniku BUGS lub nadchodzącej książce Lee i Wagenmakers ( pdf ) oraz w wielu innych miejscach stosowany jest rodzaj zapisu, który wydaje mi się bardzo elastyczny, ponieważ można go użyć do zwięzłego opisu większości modeli statystycznych. Przykładem tego zapisu...
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...
ESL rozdział 2.4 wydaje się klasyfikować regresję liniową jako „opartą na modelu”, ponieważ zakłada , podczas gdy nie podano podobnego przybliżenia dla najbliższych sąsiadów. Ale czy obie metody nie przyjmują założeń dotyczących ?f(x)≈x⋅βf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\betaf(x)f(x)f(x) Później w 2.4...
Jestem nowy w analizie przeżycia, a ostatnio dowiedziałem się, że istnieją różne sposoby, aby osiągnąć określony cel. Interesuje mnie faktyczne wdrożenie i odpowiedniość tych metod. Przedstawiono mi tradycyjne Cox Proporcjonalne zagrożenia , modele przyspieszonego czasu awarii i sieci neuronowe...
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
W regresji logistycznej iloraz szans równy 2 oznacza, że zdarzenie jest 2 razy bardziej prawdopodobne, biorąc pod uwagę wzrost o jedną jednostkę predyktora. W regresji Coxa współczynnik ryzyka wynoszący 2 oznacza, że zdarzenie wystąpi dwa razy częściej w każdym punkcie czasowym, biorąc pod...
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 próbkę 1449 punktów danych, które nie są skorelowane (r-kwadrat 0,006). Analizując dane, odkryłem, że dzieląc wartości zmiennych niezależnych na grupy dodatnie i ujemne, wydaje się, że istnieje znacząca różnica w średniej zmiennej zależnej dla każdej grupy. Dzieląc punkty na 10 przedziałów...
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...
Zarówno bayesglm()(w pakiecie ramienia R), jak i różne funkcje w pakiecie MCMCpack mają na celu dokonanie estymacji bayesowskiej uogólnionych modeli liniowych, ale nie jestem pewien, czy obliczają to samo. Funkcje MCMCpack wykorzystują łańcuch Markova Monte Carlo, aby uzyskać (zależną) próbkę ze...
W regresji liniowej doszedłem do cudownego wyniku, jeśli dopasujemy model E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, to jeśli znormalizujemy i wyśrodkujemy dane , i ,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1)...
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...
Załóżmy, że mam wektor zmiennych zależnych i wektor zmiennej niezależnej. Kiedy jest wykreślane względem , widzę, że istnieje między nimi zależność liniowa (trend wzrostowy). Teraz, to oznacza również, że istnieje liniowa tendencja spadkowa między i .T N X T 1N.NNYYYN.NNXXXYYY...
Jakie są różnice w stosowaniu uogólnionych modeli liniowych, takich jak automatyczne określanie trafności (ARD) i regresja grzbietu, w porównaniu do modeli szeregów czasowych, takich jak Box-Jenkins (ARIMA) lub wygładzanie wykładnicze do prognozowania? Czy istnieją jakieś praktyczne zasady...
Muszę stworzyć wykresy (podobne do wykresów wzrostu) dla dzieci w wieku od 5 do 15 lat (tylko 5,6,7 itd; nie ma wartości ułamkowych, takich jak 2,6 lat) dla zmiennej zdrowia, która jest nieujemna, ciągła i zakres 50-150 (z kilkoma wartościami poza tym zakresem). Muszę utworzyć krzywe 90, 95 i 99...
Używam glms w R (uogólnione modele liniowe). Myślałem, że znam wartości - dopóki nie zobaczyłem, że wywołanie podsumowania dla glm nie daje nadrzędnej wartości reprezentatywnej dla modelu jako całości - przynajmniej nie w miejscu, w którym robią to modele liniowe. Zastanawiam się, czy podano to...
Interesuje mnie modelowanie całkowitego połowu ryb za pomocą gam w mgcv do modelowania prostych efektów losowych dla poszczególnych statków (które odbywają wielokrotne podróże w czasie na łowisku). Mam 98 przedmiotów, więc pomyślałem, że użyję gam zamiast gamma do modelowania efektów losowych. Mój...
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...