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 saya harus memodelkan interaksi antara variabel penjelas ketika salah satu dari mereka mungkin memiliki istilah kuadratik dan kubik?
Saya sungguh berharap bahwa saya telah mengutarakan pertanyaan ini sedemikian rupa sehingga dapat dijawab secara pasti - jika tidak, tolong beri tahu saya dan saya akan mencoba lagi! Saya juga harus menebak bahwa saya akan menggunakan R untuk analisis ini. Saya memiliki beberapa ukuran plant performance (Ys)yang saya curigai dipengaruhi …



3
Model campuran linier umum: pemilihan model
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 …

1
Nilai variabel tersembunyi regresi linear R "bernilai"
Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

3
Model efek acak menangani redudansi
Saya mencoba untuk berurusan dengan analisis waktu ke acara menggunakan hasil biner berulang. Misalkan waktu-ke-peristiwa diukur dalam beberapa hari tetapi untuk saat ini kami memutuskan waktu ke minggu. Saya ingin memperkirakan estimator Kaplan-Meier (tetapi memungkinkan untuk kovariat) menggunakan hasil biner berulang. Ini akan tampak seperti cara bundaran untuk pergi, tetapi …


1
Model pembelajaran dalam mana yang dapat mengklasifikasikan kategori yang tidak eksklusif satu sama lain
Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan softmaxfungsi di lapisan terakhir. Dengan demikian, saya dapat menggunakan 2 …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

2
Apa cara terbaik untuk memperkirakan efek pengobatan rata-rata dalam studi longitudinal?
Dalam studi longitudinal, hasil dari unit berulang kali diukur pada titik waktu dengan total pengukuran tetap kali (tetap = pengukuran pada unit diambil pada waktu yang sama). i t mYi tYitY_{it}sayaiitttmmm Unit ditugaskan secara acak baik untuk perawatan, , atau ke kelompok kontrol, . Saya ingin memperkirakan dan menguji efek …

2
Apa "parameter komponen varians" dalam model efek campuran?
Pada halaman 12 buku Bates tentang model efek campuran , ia menggambarkan model itu sebagai berikut: Menjelang akhir tangkapan layar, ia menyebutkan faktor kovarians relatif , tergantung pada parameter komponen varians ,ΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta tanpa menjelaskan apa sebenarnya hubungan itu. Katakanlah kita diberi , bagaimana kita memperoleh darinya?Λ θθθ\thetaΛθΛθ\Lambda_{\theta} Pada catatan terkait, …

1
tes anova tipe III untuk GLMM
Saya memasang glmermodel dalam lme4paket R. Saya mencari tabel anova dengan nilai p yang ditunjukkan di sini, tetapi saya tidak dapat menemukan paket yang cocok. Apakah mungkin melakukannya di R? Model yang saya pas adalah dalam bentuk: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four times a year'), control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))



2
Bootstrap parametrik, semiparametrik, dan nonparametrik untuk model campuran
Cangkok berikut diambil dari artikel ini . Saya pemula untuk bootstrap dan mencoba mengimplementasikan bootstrap parametrik, semiparametrik, dan nonparametrik untuk model campuran linier dengan R bootpaket. Kode R Ini Rkode saya : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

2
Menyesuaikan model campuran Poisson GLM dengan kemiringan dan penyadapan acak
Saat ini saya sedang mengerjakan serangkaian model deret waktu Poisson yang mencoba memperkirakan efek perubahan dalam bagaimana penghitungan diperoleh (beralih dari satu uji diagnostik ke uji lain) sambil mengendalikan tren lain dari waktu ke waktu (katakanlah peningkatan umum pada kejadian penyakit). Saya punya data untuk sejumlah situs yang berbeda. Meskipun …

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.