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.

3
Memperkirakan efek acak dan menerapkan struktur korelasi / kovariansi yang ditetapkan pengguna dengan paket R lme4 atau nlme
Saya memiliki tipe data berikut. Saya telah mengevaluasi 10 orang yang masing-masing diulang 10 kali. Saya memiliki 10x10 matriks relasi (hubungan antara semua kombinasi individu). set.seed(1234) mydata <- data.frame (gen = factor(rep(1:10, each = 10)), repl = factor(rep(1:10, 10)), yld = rnorm(10, 5, 0.5)) Gen ini adalah varietas tanaman yang …
9 r  mixed-model 
1
L2-regularisasi vs penyusutan efek acak
Sifat mendasar dari regresi efek-acak adalah bahwa estimasi intersep acak "menyusut" terhadap rata-rata keseluruhan respons sebagai fungsi dari varian relatif masing-masing estimasi. U^j=ρjy¯j+(1−ρj)y¯U^j=ρjy¯j+(1−ρj)y¯\hat{U}_j = \rho_j \bar{y}_j + (1-\rho_j)\bar{y} manaρj=τ2/(τ2+σ2/nj).ρj=τ2/(τ2+σ2/nj).\rho_j = \tau^2 / (\tau^2 + \sigma^2/n_j). Ini juga kasus dengan model campuran linier umum (GLMMs) seperti regresi logistik. Bagaimana susut itu …
3
Bagaimana melakukan SVD untuk memasukkan nilai yang hilang, contoh konkret
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 
3
Kemungkinan Gaussian + yang sebelumnya = Gaussian Marginal?
Diberikan kemungkinan Gaussian untuk sampel seperti dengan sebagai ruang parameter dan , parameterisasi acak dari vektor rata-rata dan matriks kovarians.yyyp(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) = \mathcal{N}(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))ΘΘ\Thetaμ(θ)μ(θ)\mu(\theta)Σ(θ)Σ(θ)\Sigma(\theta) Apakah mungkin untuk menentukan kepadatan sebelumnya dan parameterisasi vektor rata-rata dan matriks kovarians sedemikian rupa sehingga kemungkinan marginal adalah kemungkinan Gaussian?p(θ)p(θ)p(\theta)μ(θ)μ(θ)\mu(\theta)Σ(θ)Σ(θ)\Sigma(\theta)p(y)=∫θ∈ΘN(y;μ(θ),Σ(θ))p(θ)dθp(y)=∫θ∈ΘN(y;μ(θ),Σ(θ))p(θ)dθp(y)=\int_{\theta\in\Theta}N(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))p(\theta)d\theta Saya kira tidak termasuk solusi sepele yang …
1
Apakah efek kelompok dalam model efek campuran dianggap telah diambil dari distribusi normal?
Katakanlah kami tertarik pada bagaimana nilai ujian siswa dipengaruhi oleh jumlah jam belajar siswa tersebut. Kami mengambil sampel siswa dari beberapa sekolah yang berbeda. Kami menjalankan model efek campuran berikut: nilai ujiansaya= a +β1×jam. belajarsaya+sekolahj+esayanilai ujiansaya=Sebuah+β1×jam. belajarsaya+sekolahj+esaya \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + \text{school}_j + e_i Apakah saya …
2
Uji Ulang dan Pengujian Banyak Efek Acak
Saya ingin tahu tentang bagaimana paket lmerTest di R, khususnya fungsi "rand", menangani tes efek acak. Pertimbangkan contoh dari pdf lmerTest tentang CRAN yang menggunakan kumpulan data "wortel" bawaan : #import lme4 package and lmerTest package library(lmerTest) #lmer model with correlation between intercept and slopes #in the random part m …
2
Pada utilitas korelasi intercept-slope dalam model bertingkat
Dalam buku mereka "Analisis Multilevel: Pengantar Pemodelan Multilevel Dasar dan Lanjutan" (1999), Snijders & Bosker (bab 8, bagian 8.2, halaman 119) mengatakan bahwa korelasi intersep-slope, dihitung sebagai kovarians intersep-slope yang dibagi oleh akar kuadrat dari produk intercept variance dan slope variance, tidak dibatasi antara -1 dan +1 dan bahkan bisa …
1
Apa arti dari dan ?
Saya berjuang untuk sepenuhnya memahami beberapa notasi dalam buku di mana mereka menggunakan simbol "crosshair" - pertama seperti mana adalah matriks dan yang kedua seperti mana dan keduanya adalah matriks.⨁i=1nZj⨁i=1nZj\bigoplus\limits_{i=1}^n{} Z_j ZjZjZ_jIn⊗ΦIn⊗ΦI_n \otimes \PhiInInI_nΦΦ\Phi Buku ini tentang statistik multivariat dan bagian tentang model koefisien acak. Tidak ada lampiran notasi / …
1
Kemungkinan dan perkiraan untuk efek-efek campuran Regresi logistik
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 <- …
1
Ketika membuat kesimpulan tentang cara-cara kelompok, apakah Interval yang kredibel sensitif terhadap varians dalam subjek sementara interval kepercayaan tidak?
Ini adalah spin-off dari pertanyaan ini: Bagaimana membandingkan dua kelompok dengan beberapa pengukuran untuk setiap individu dengan R? Dalam jawaban di sana (jika saya mengerti dengan benar) saya belajar bahwa varians dalam subjek tidak mempengaruhi kesimpulan yang dibuat tentang mean kelompok dan tidak apa-apa untuk hanya mengambil rata-rata rata-rata untuk …
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.