Pertanyaan yang diberi tag «glmm»

Pertimbangkan masalah statistik di mana Anda memiliki responsevariabel yang ingin Anda jelaskan kondisional pada explanatoryvariabel dan nestedvariabel, di mana variabel bersarang hanya muncul sebagai variabel yang bermakna untuk nilai-nilai tertentu dari variabel penjelas . Dalam kasus di mana variabel penjelas tidak mengakui variabel bertingkat yang berarti, yang terakhir biasanya dikodekan …

11 regression  generalized-linear-model  glmm  nested-data 

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan pencilan ini ke dalam model saya sehingga saya dapat menggunakannya untuk …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Demi contoh sederhana berasumsi bahwa ada dua model regresi linier Model 1 memiliki tiga prediktor, x1a, x2b, danx2c Model 2 memiliki tiga prediktor dari model 1 dan dua prediktor tambahan x2adanx2b Ada persamaan regresi populasi di mana varians populasi yang dijelaskan adalah untuk Model 1 dan untuk Model 2. Varian …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Saya baru-baru ini mulai belajar tentang Generalized Linear Mixed Models dan menggunakan R untuk mengeksplorasi perbedaan yang dibuat untuk memperlakukan keanggotaan grup sebagai efek tetap atau acak. Secara khusus, saya melihat contoh dataset yang dibahas di sini: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm Seperti yang diuraikan dalam tutorial ini, efek ID Dokter cukup besar …

10 r  random-effects-model  glmm 

Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau summary(model). Dua yang terakhir ini memberikan jawaban yang sama. Menggunakan banyak data yang …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Pertanyaan / topik ini muncul dalam diskusi dengan seorang kolega dan saya mencari beberapa pendapat tentang ini: Saya memodelkan beberapa data menggunakan regresi logistik efek acak, lebih tepatnya regresi logistik intersep acak. Untuk efek tetap, saya memiliki 9 variabel yang menarik dan dipertimbangkan. Saya ingin melakukan semacam pemilihan model untuk …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

Baru-baru ini saya diperkenalkan dengan koreksi Hommel Hochberg. Saya mencoba menemukan penjelasan sederhana tentang apa ini sebenarnya / tidak, tetapi saya tidak beruntung. Adakah yang bisa tolong berikan deskripsi singkat dan sederhana tentang koreksi Hommel Hochberg?

10 hypothesis-testing  multiple-comparisons  p-value  glmm 

Intro Saya memiliki peserta yang berulang kali menyentuh permukaan yang terkontaminasi dengan E. coli dalam dua kondisi ( A = memakai sarung tangan, B = tanpa sarung tangan). Saya ingin tahu apakah ada perbedaan antara jumlah bakteri di ujung jari mereka dengan dan tanpa sarung tangan tetapi juga antara jumlah …

9 r  anova  repeated-measures  lme4-nlme  glmm 

Saya punya beberapa pertanyaan tentang spesifikasi dan interpretasi GLMM. 3 pertanyaan pasti statistik dan 2 lebih spesifik tentang R. Saya posting di sini karena pada akhirnya saya pikir masalahnya adalah interpretasi hasil GLMM. Saat ini saya mencoba untuk menyesuaikan GLMM. Saya menggunakan data sensus AS dari Longitudinal Tract Database . …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

Haruskah saya memasukkan efek acak dalam model bahkan jika mereka tidak signifikan secara statistik? Saya memiliki desain eksperimental tindakan berulang, di mana setiap individu mengalami tiga perawatan yang berbeda dalam urutan acak. Saya ingin mengontrol efek individu dan ketertiban, tetapi tidak ada yang secara statistik signifikan dalam model saya. Apakah …

9 mixed-model  random-effects-model  glmm 

Saya mengalami kesulitan untuk masuk ke halaman yang sama dengan penyelia saya ketika datang untuk memvalidasi model saya. Saya telah menganalisis residu (diamati terhadap nilai yang dipasang) dan saya menggunakan ini sebagai argumen untuk membahas hasil yang diperoleh oleh model saya, namun penyelia saya bersikeras bahwa satu-satunya cara untuk memvalidasi …

8 r  references  glmm  validation  glmmtmb 

Perhatikan contoh sederhana berikut ini: library( rms ) library( lme4 ) params <- structure(list(Ns = c(181L, 191L, 147L, 190L, 243L, 164L, 83L, 383L, 134L, 238L, 528L, 288L, 214L, 502L, 307L, 302L, 199L, 156L, 183L), means = c(0.09, 0.05, 0.03, 0.06, 0.07, 0.07, 0.1, 0.1, 0.06, 0.11, 0.1, 0.11, 0.07, 0.11, …

8 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Saya memiliki data pengumpulan jangka panjang, dan saya ingin menguji, apakah jumlah hewan yang dikumpulkan dipengaruhi oleh efek cuaca. Model saya terlihat seperti di bawah ini: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Penjelasan dari variabel yang digunakan: SumOfCatch: …

8 r  poisson-distribution  heteroscedasticity  glmm 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Pertama mari kita mensimulasikan beberapa data untuk regresi logistik dengan bagian-bagian tetap dan acak: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta + Z%*%b pr <- 1/(1+exp(-eta)) y <- …

8 generalized-linear-model  maximum-likelihood  glmm  mixed-model  numerical-integration