Pertanyaan yang diberi tag «mixed-model»

Saya baru saja menemukan makalah ini , yang menjelaskan bagaimana menghitung pengulangan (alias reliabilitas, alias korelasi intraclass) dari pengukuran melalui pemodelan efek campuran. Kode R adalah: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Dalam model multi-level, apa implikasi praktis dan terkait interpretasi parameter estimasi efek korelasi acak dan tidak diperkirakan? Alasan praktis untuk menanyakan hal ini adalah bahwa dalam kerangka lmer dalam R, tidak ada metode yang diimplementasikan untuk memperkirakan nilai-p melalui teknik MCMC ketika estimasi dibuat dalam model korelasi antara parameter. Misalnya, …

27 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

Karena konsensus umum tampaknya menggunakan model campuran melalui lmer()R daripada ANOVA klasik (untuk alasan yang sering dikutip, seperti desain yang tidak seimbang, efek acak silang dll.), Saya ingin mencobanya dengan data saya. Namun saya khawatir bahwa saya akan dapat "menjual" pendekatan ini kepada penyelia saya (yang mengharapkan analisis klasik dengan …

27 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  references 

Masalah: Saya telah membaca di posting lain yang predicttidak tersedia untuk lmermodel efek campuran {lme4} di [R]. Saya mencoba menjelajahi subjek ini dengan dataset mainan ... Latar Belakang: Dataset diadaptasi dari sumber ini , dan tersedia sebagai ... require(gsheet) data <- read.csv(text = gsheet2text('https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QgtDcGJebyfW7TJsB8n6rAmsyAnlz1xkT3RuPFICTdk/edit?usp=sharing', format ='csv')) Ini adalah baris dan …

27 r  mixed-model  lme4-nlme 

Saya menjalankan GEE pada data tidak seimbang 3-level, menggunakan tautan logit. Bagaimana hal ini berbeda (dalam hal kesimpulan yang dapat saya gambar dan arti dari koefisien) dari GLM dengan efek campuran (GLMM) dan tautan logit? Lebih detail: Pengamatan adalah uji coba bernoulli tunggal. Mereka dikelompokkan dikelompokkan ke dalam ruang kelas …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

Saya memiliki output sebagai berikut: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804 Number of obs: 239, groups: landscape, 45 Fixed …

26 mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme 

Saya menggunakan model campuran di R( lme4) untuk menganalisis beberapa data pengukuran berulang. Saya memiliki variabel respons (kandungan serat tinja) dan 3 efek tetap (massa tubuh, dll.). Studi saya hanya memiliki 6 peserta, dengan 16 tindakan berulang untuk masing-masing (meskipun dua hanya memiliki 12 pengulangan). Subjek penelitian adalah kadal yang …

26 mixed-model  sample-size 

Saya telah menjelajahi banyak situs bantuan dan masih bingung tentang cara menentukan istilah bersarang yang lebih rumit dalam model campuran juga. Saya juga bingung karena penggunaan :dan /dan |dalam menentukan interaksi dan bersarang dengan faktor acak yang digunakan lmer()dalam lme4paket di R. Untuk keperluan pertanyaan ini, anggap saya telah secara …

26 r  mixed-model  lme4-nlme 

Saya telah menemukan banyak hal di internet mengenai interpretasi efek acak dan tetap. Namun saya tidak bisa mendapatkan sumber yang menjelaskan hal berikut: Apa perbedaan matematika antara efek acak dan tetap? Maksud saya formulasi matematis dari model dan parameter cara diperkirakan.

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

Kutipan blok di bawah ini, dari para pemimpin di bidang pemodelan efek campuran, mengklaim bahwa mengoordinasikan pergeseran dalam model dengan korelasi nol antara efek acak (model 'ZCP') mengubah prediksi model. Tapi, bisakah seseorang menguraikan atau lebih jauh membenarkan klaim mereka? Pernyataan yang dipertanyakan berasal dari makalah Bates et al 2015 …

25 r  mixed-model  lme4-nlme 

The lmerTestpaket menyediakan anova()fungsi untuk model linear campuran dengan opsional pendekatan Satterthwaite (default) atau Kenward-Roger dari derajat kebebasan (df). Apa perbedaan antara kedua pendekatan ini? Kapan memilih yang mana?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

Saat ini saya menjalankan beberapa model linear efek campuran. Saya menggunakan paket "lme4" di R. Model saya mengambil bentuk: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Sebelum menjalankan model saya, saya memeriksa kemungkinan multikolinieritas antara prediktor. Saya melakukan ini dengan: Buat kerangka data prediksi dummy_df …

25 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity 

Saya menjalankan desain berulang dimana saya menguji 30 pria dan 30 wanita di tiga tugas yang berbeda. Saya ingin memahami bagaimana perilaku pria dan wanita berbeda dan bagaimana itu tergantung pada tugas. Saya menggunakan paket lmer dan lme4 untuk menyelidiki ini, namun, saya terjebak dengan mencoba memeriksa asumsi untuk kedua …

25 r  mixed-model  assumptions  lme4-nlme 

Saya agak bingung tentang kelebihan model campuran dalam hal pemodelan prediktif. Karena model prediktif biasanya dimaksudkan untuk memprediksi nilai dari pengamatan yang sebelumnya tidak diketahui maka tampak jelas bagi saya bahwa satu-satunya cara model campuran mungkin berguna adalah melalui kemampuannya untuk memberikan prediksi tingkat populasi (yaitu tanpa menambahkan efek acak). …

24 mixed-model  predictive-models 

Saya memiliki masalah dalam merangkul manfaat pemberian label faktor model secara acak karena beberapa alasan. Bagi saya sepertinya dalam hampir semua kasus solusi optimal adalah memperlakukan semua faktor sebagai tetap. Pertama, perbedaan fixed vs random cukup arbitrer. Penjelasan standar adalah bahwa, jika seseorang tertarik pada unit eksperimen tertentu, maka ia …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model