Pertanyaan yang diberi tag «random-effects-model»

Parameter yang terkait dengan level tertentu dari kovariat kadang-kadang disebut "efek" dari level tersebut. Jika level yang diamati mewakili sampel acak dari set semua level yang memungkinkan, kami menyebut efek ini "acak".

1
Bagaimana seharusnya kesalahan standar untuk estimasi model efek campuran dihitung?
Secara khusus, bagaimana kesalahan standar efek tetap dalam model efek campuran linier harus dihitung (dalam arti frequentist)? Saya telah memimpin untuk percaya bahwa perkiraan tipikal ( ), seperti yang disajikan dalam Laird dan Ware [1982] akan memberikan SE ukurannya diremehkan karena estimasi komponen varians diperlakukan seolah-olah mereka adalah nilai sebenarnya.Var(β^)=(X′VX)-1Var(β^)=(X′VX)-1{\rm …
2
REML atau ML untuk membandingkan dua model efek campuran dengan efek tetap berbeda, tetapi dengan efek acak yang sama?
Latar Belakang: Catatan: Kumpulan data dan kode-r saya termasuk di bawah teks Saya ingin menggunakan AIC untuk membandingkan dua model efek campuran yang dihasilkan menggunakan paket lme4 di R. Setiap model memiliki satu efek tetap dan satu efek acak. Efek tetap berbeda di antara model, tetapi efek acak tetap sama …
1
Memahami varian efek acak dalam model lmer ()
Saya mengalami kesulitan memahami hasil lmer()model saya . Ini adalah model sederhana dari variabel hasil (Dukungan) dengan berbagai penyadapan Negara / efek acak Negara: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Hasilnya summary(mlm1)adalah: Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev …
1
Teknik bootstrap yang tepat untuk data cluster?
Saya punya pertanyaan tentang teknik bootstrap yang tepat untuk digunakan dengan data di mana pengelompokan yang kuat hadir. Saya telah ditugaskan untuk mengevaluasi model prediksi efek campuran multivariat pada data klaim asuransi dengan mencetak model baseline saat ini pada data klaim yang lebih baru, untuk menentukan seberapa baik model memprediksi …
4
Memperbaiki efek vs efek acak ketika semua kemungkinan termasuk dalam model efek campuran
Dalam model efek campuran, rekomendasinya adalah menggunakan efek tetap untuk memperkirakan parameter jika semua level yang memungkinkan dimasukkan (misalnya, pria dan wanita). Lebih lanjut direkomendasikan untuk menggunakan efek acak untuk menjelaskan variabel jika level yang dimasukkan hanya sampel acak dari populasi (pasien yang terdaftar dari semesta kemungkinan pasien) dan Anda …
1
Mengapa model efek campuran mengatasi ketergantungan?
Katakanlah kami tertarik pada bagaimana nilai ujian siswa dipengaruhi oleh jumlah jam belajar siswa tersebut. Untuk mengeksplorasi hubungan ini, kita dapat menjalankan regresi linier berikut: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Tetapi jika kita mengambil sampel murid dari beberapa sekolah yang berbeda, kita mungkin berharap murid …
2
Mengapa SAS PROC GLIMMIX memberi saya lereng acak yang SANGAT berbeda dari glmer (lme4) untuk glmm binomial
Saya adalah pengguna yang lebih terbiasa dengan R, dan telah mencoba memperkirakan lereng acak (koefisien seleksi) untuk sekitar 35 individu selama 5 tahun untuk empat variabel habitat. Variabel respons adalah apakah suatu lokasi merupakan habitat "bekas" (1) atau "tersedia" (0) ("digunakan" di bawah). Saya menggunakan komputer Windows 64-bit. Dalam R …
5
Bagaimana cara melakukan imputasi nilai dalam jumlah poin data yang sangat besar?
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 
1
Apakah ada hubungan antara Bayes empiris dan efek acak?
Saya baru-baru ini kebetulan membaca tentang Bayes empiris (Casella, 1985, Pengantar analisis data Bayes empiris) dan itu sangat mirip dengan model efek acak; karena keduanya memiliki estimasi yang menyusut menjadi rata-rata global. Tapi saya belum membacanya secara menyeluruh ... Adakah yang punya wawasan tentang persamaan dan perbedaan di antara mereka?
1
Perbedaan antara PROC Mixed dan lme / lmer dalam R - derajat kebebasan
Catatan: pertanyaan ini adalah repost, karena pertanyaan saya sebelumnya harus dihapus karena alasan hukum. Sambil membandingkan PROC CAMPURAN dari SAS dengan fungsi lmedari nlmepaket di R, saya menemukan beberapa perbedaan yang agak membingungkan. Lebih khusus lagi, derajat kebebasan dalam berbagai tes berbeda antara PROC MIXEDdan lme, dan saya bertanya-tanya mengapa. …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
3
Bagaimana menerapkan model campuran menggunakan fungsi betareg di R?
Saya memiliki dataset yang terdiri dari proporsi yang mengukur "tingkat aktivitas" kecebong individu, oleh karena itu membuat nilai-nilai terikat antara 0 dan 1. Data ini dikumpulkan dengan menghitung berapa kali individu bergerak dalam interval waktu tertentu (1 untuk pergerakan, 0 untuk tanpa gerakan), dan kemudian dirata-rata untuk membuat satu nilai …
1
Model marginal versus model efek-acak - bagaimana memilih di antara mereka? Sebuah saran untuk orang awam
Dalam mencari info tentang model marginal dan model efek-acak , dan bagaimana memilih di antara mereka, saya telah menemukan beberapa info tetapi itu adalah penjelasan abstrak matematika yang kurang lebih (seperti misalnya di sini: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Di suatu tempat saya telah menemukan bahwa terdapat …
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.