Pertanyaan yang diberi tag «mixed-model»

Model campuran (alias multilevel atau hierarki) adalah model linier yang mencakup efek tetap dan efek acak. Mereka digunakan untuk memodelkan data longitudinal atau bersarang.

2
Bagaimana cara melakukan perbandingan post-hoc pada istilah interaksi dengan model efek campuran?
Saya sedang mengerjakan kumpulan data untuk mengevaluasi dampak pengeringan pada aktivitas mikroba sedimen. Tujuannya adalah untuk menentukan apakah dampak pengeringan bervariasi di antara jenis sedimen dan / atau kedalaman sedimen. Desain eksperimental adalah sebagai berikut: Faktor pertama Sedimen sesuai dengan tiga jenis sedimen (kode Sed1, Sed2, Sed3). Untuk setiap jenis …

1
Menguji efek simultan dan tertinggal dalam model longitudinal campuran dengan kovariat yang bervariasi waktu
Baru-baru ini saya diberitahu bahwa tidak mungkin untuk menggabungkan kovariat yang bervariasi waktu dalam model campuran longitudinal tanpa memperkenalkan jeda waktu untuk kovariat ini. Bisakah Anda mengkonfirmasi / menolak ini? Apakah Anda punya referensi tentang situasi ini? Saya mengusulkan situasi sederhana untuk mengklarifikasi. Misalkan saya telah mengulangi pengukuran (katakanlah lebih …

1
Mengapa seseorang harus menggunakan EM vs mengatakan, Gradient Descent with MLE?
Secara matematis, sering terlihat bahwa ekspresi dan algoritme untuk Ekspektasi Maksimalisasi (EM) sering lebih sederhana untuk model campuran, namun tampaknya hampir semua (jika bukan semuanya) yang dapat diselesaikan dengan EM juga dapat diselesaikan dengan MLE (oleh, katakanlah, metode Newton-Raphson, untuk ekspresi yang tidak tertutup). Namun, dalam literatur, tampaknya banyak yang …

1
Tindakan berulang anova: lm vs lmer
Saya mencoba mereproduksi beberapa uji interaksi antara keduanya lmdan lmerpada tindakan berulang (2x2x2). Alasan saya ingin membandingkan kedua metode ini adalah karena GLM SPSS untuk tindakan berulang menghasilkan hasil yang sama persis dengan lmpendekatan yang disajikan di sini, jadi pada akhirnya saya ingin membandingkan SPSS vs R-lmer. Sejauh ini, saya …

1
Hitung prediksi efek acak secara manual untuk model campuran linier
Saya mencoba menghitung prediksi efek acak dari model campuran linier dengan tangan, dan menggunakan notasi yang diberikan oleh Wood dalam Generalized Additive Models: sebuah pengantar dengan R (pg 294 / pg 307 pdf), saya semakin bingung mengenai apa yang masing-masing parameter mewakili. Di bawah ini adalah ringkasan dari Wood. Tentukan …


1
Matriks Model untuk Model Efek Campuran
Dalam lmerfungsi di lme4dalam Rada panggilan untuk membangun model matriks efek acak, , seperti yang dijelaskan di sini , halaman 7 - 9.ZZZ Menghitung mensyaratkan KhatriRao dan / atau produk Kronecker dari dua matriks, dan X_i . J i X iZZZJiJiJ_iXiXiX_i Matriks JiJiJ_i adalah suap: "Matriks indikator indeks faktor pengelompokan", …

1
Pengujian post-hoc dalam multcomp :: glht untuk model efek-campuran (lme4) dengan interaksi
Saya melakukan tes post-hoc pada model efek campuran linear dalam R( lme4paket). Saya menggunakan multcomppaket ( glht()fungsi) untuk melakukan tes post-hoc. Desain eksperimental saya adalah tindakan berulang, dengan efek blok acak. Model ditentukan sebagai: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = TRUE) Daripada …




2
Apakah derajat kebebasan di lmerTest :: anova benar? Mereka sangat berbeda dari RM-ANOVA
Saya menganalisis hasil percobaan waktu reaksi dalam R. Saya menjalankan pengukuran ANOVA berulang (1 faktor dalam subjek dengan 2 level dan 1 antara faktor subjek dengan 2 level). Saya menjalankan model campuran linear yang sama dan saya ingin meringkas hasil lmer dalam bentuk tabel ANOVA menggunakan lmerTest::anova. Jangan salah paham: …

4
Ide model campuran dan metode Bayesian
Dalam model campuran, kami mengasumsikan efek acak (parameter) adalah variabel acak yang mengikuti distribusi normal. Itu terlihat sangat mirip dengan metode Bayesian, di mana semua parameter dianggap acak. Jadi, apakah model efek acak jenis kasus khusus metode Bayesian?

2
Menambahkan efek acak memengaruhi estimasi koefisien
Saya selalu diajarkan bahwa efek acak hanya memengaruhi varians (kesalahan), dan bahwa efek tetap hanya memengaruhi rata-rata. Tapi saya telah menemukan contoh di mana pengaruh acak juga mempengaruhi rata-rata - estimasi koefisien: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, each = n)) cat_i <- 1:k # …


Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.