Pertanyaan yang diberi tag «multilevel-analysis»

Pertanyaan CV Saya mencoba memberikan (a) representasi matematis yang terperinci dan ringkas dari model efek campuran. Saya menggunakan lme4paket dalam R. Apa representasi matematika yang benar untuk model saya? Data, Pertanyaan Sains, dan Kode R Kumpulan data saya terdiri dari spesies di berbagai daerah. Saya sedang menguji apakah prevalensi suatu …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Saya bereksperimen dengan algoritma mesin peningkat gradien melalui caretpaket di R. Menggunakan dataset penerimaan perguruan tinggi kecil, saya menjalankan kode berikut: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Kami diminta oleh reviewer untuk memberikan nilai-p agar dapat lebih memahami estimasi model dalam model multilevel bayesian kami. Model ini adalah model khas dari beberapa pengamatan per peserta dalam percobaan. Kami memperkirakan model dengan Stan, sehingga kami dapat dengan mudah menghitung statistik posterior tambahan. Saat ini, kami melaporkan (secara visual …

15 bayesian  p-value  multilevel-analysis 

Dalam analisis data panel, saya telah menggunakan model multi-level dengan efek acak / campuran untuk menangani masalah auto-korelasi (yaitu, pengamatan dikelompokkan dalam individu dari waktu ke waktu) dengan parameter lain yang ditambahkan untuk menyesuaikan beberapa spesifikasi waktu dan guncangan minat. . ARMA / ARIMA tampaknya dirancang untuk mengatasi masalah serupa. …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

Saya cukup baru dalam pembelajaran mesin, teknik-teknik CART dan sejenisnya, dan saya harap kenaifan saya tidak terlalu jelas. Bagaimana Random Forest menangani struktur data multi-level / hierarkis (misalnya ketika interaksi lintas-level menarik)? Yaitu, kumpulan data dengan unit analisis pada beberapa tingkatan hierarkis ( mis . Siswa bersarang di sekolah, dengan …

13 machine-learning  random-forest  multilevel-analysis  cart 

Saat ini saya sedang membaca buku "Doing Bayesian Data Analysis" yang sangat bagus dari Kruschke. Namun, bab tentang regresi logistik hirarkis (Bab 20) agak membingungkan. Gambar 20.2 menggambarkan regresi logistik hirarkis di mana parameter Bernoulli didefinisikan sebagai fungsi linear pada koefisien yang ditransformasikan melalui fungsi sigmoid. Ini tampaknya menjadi cara …

13 regression  bayesian  logistic  multilevel-analysis 

Saya mencoba menyesuaikan model hierarkis menggunakan jags, dan paket rjags. Variabel hasil saya adalah y, yang merupakan urutan uji coba bernoulli. Saya memiliki 38 subjek manusia yang berkinerja di bawah dua kategori: P dan M. Berdasarkan analisis saya, setiap pembicara memiliki probabilitas keberhasilan dalam kategori P dari dan probabilitas keberhasilan …

13 mcmc  multilevel-analysis  jags 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Mohon maaf, pemotongan istilah statistik saya :) Saya telah menemukan beberapa pertanyaan di sini yang terkait dengan iklan dan tarif klik. Tetapi tidak satu pun dari mereka yang sangat membantu saya dengan pemahaman saya tentang situasi hierarkis saya. Ada pertanyaan terkait Apakah representasi setara model Bayesian hierarkis yang sama? , …

12 bayesian  binomial  multilevel-analysis 

Baru-baru ini saya mengambil kursus pengantar tentang pemodelan multilevel. Sebagian besar dataset dan contoh yang kami gunakan berasal dari ilmu sosial. Saya baru saja mendapat magang 2 minggu di departemen biostatistik, di mana mereka ingin saya memulai proyek mengenai variasi hasil tingkat pasien di rumah sakit untuk kondisi darurat yang …

12 r  stata  multilevel-analysis  epidemiology 

Jadi, saya punya matriks sekitar 60 x 1000. Saya melihatnya sebagai 60 objek dengan 1000 fitur; 60 objek dikelompokkan menjadi 3 kelas (a, b, c). 20 objek di setiap kelas, dan kita tahu klasifikasi sebenarnya. Saya ingin melakukan pembelajaran terawasi pada set 60 contoh pelatihan ini, dan saya tertarik pada …

12 machine-learning  classification  multilevel-analysis  random-forest  stratification 

Saya sering berbicara tentang peminjaman informasi atau berbagi informasi dalam model hirarki Bayesian. Saya sepertinya tidak bisa mendapatkan jawaban langsung tentang apa arti sebenarnya ini dan apakah itu unik untuk model hierarkis Bayesian. Saya mendapatkan semacam ide: beberapa level dalam hierarki Anda berbagi parameter umum. Saya tidak tahu bagaimana ini …

11 machine-learning  bayesian  multilevel-analysis  terminology  hierarchical-bayesian 

Bagaimana seseorang dapat memperoleh bobot regresi standar (efek tetap) dari regresi multilevel? Dan, sebagai "add-on": Apa cara termudah untuk mendapatkan bobot standar ini dari mer-object (dari lmerfungsi lme4paket di R)?

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

Saya sedang membangun model Bayesian hierarkis yang agak rumit untuk meta-analisis menggunakan R dan JAGS. Menyederhanakan sedikit, dua tingkat kunci dari model memiliki mana adalah th pengamatan titik akhir (dalam hal ini, hasil panen GM vs non-GM) dalam studi , adalah efek untuk studi , s adalah efek untuk berbagai …

10 autocorrelation  multilevel-analysis  mcmc  jags 

Saat ini saya sedang mengerjakan meta-analisis, untuk itu saya perlu menganalisis berbagai ukuran efek yang bersarang di dalam sampel. Saya setuju dengan pendekatan meta-analisis tiga tingkat Cheung (2014) untuk meta-analisis ukuran efek dependen, yang bertentangan dengan beberapa strategi lain yang mungkin (misalnya, mengabaikan ketergantungan, rata-rata ukuran efek dalam penelitian, memilih …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias