Pytania otagowane jako glmm

Uogólnione liniowe modele mieszane (efekty) są zwykle używane do modelowania nie-niezależnych, nienormalnych danych (np. Podłużne dane binarne).

3
Różnica między uogólnionymi modelami liniowymi a uogólnionymi liniowymi modelami mieszanymi
Zastanawiam się, jakie są różnice między mieszanymi i niezmieszanymi GLM. Na przykład w SPSS menu rozwijane umożliwia użytkownikom dopasowanie: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models I analyze-> mixed models-> generalized linear Czy inaczej radzą sobie z brakującymi wartościami? Moja zmienna zależna jest binarna i mam kilka kategorycznych i ciągłych …
2
Diagnostyka uogólnionych modeli liniowych (mieszanych) (w szczególności reszt)
Obecnie mam trudności ze znalezieniem odpowiedniego modelu dla danych trudnych do zliczenia (zmienna zależna). Próbowałem różnych modeli (modele efektów mieszanych są niezbędne dla mojego rodzaju danych), takich jak lmeri lme4(z transformacją logarytmiczną), a także uogólnionych liniowych modeli efektów mieszanych z różnymi rodzinami, takimi jak dwumian Gaussa lub ujemny. Nie jestem …
2
Dlaczego otrzymuję zerową wariancję efektu losowego w moim modelu mieszanym, pomimo pewnych różnic w danych?
Przeprowadziliśmy regresję logistyczną efektów mieszanych przy użyciu następującej składni; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Przedmiot i przedmiot to efekty losowe. Otrzymujemy nieparzysty wynik, który jest współczynnikiem, a odchylenie standardowe dla przedmiotowego terminu wynosi …
2
Jak zastosować dwumianowy GLMM (glmer) do wartości procentowych zamiast tak-nie ma znaczenia?
Mam eksperyment z powtarzanymi pomiarami, w którym zmienna zależna jest procentem, i mam wiele czynników jako zmienne niezależne. Chciałbym użyć glmerpakietu R, lme4aby potraktować go jako problem z regresją logistyczną (poprzez określenie family=binomial), ponieważ wydaje się, że bezpośrednio dostosowuje się on do tej konfiguracji. Moje dane wyglądają tak: > head(data.xvsy) …
1
Znaczenie ostrzeżenia o konwergencji w blasku
Korzystam z glmerfunkcji z lme4pakietu w R i używam bobyqaoptymalizatora (tj. Domyślnego w moim przypadku). Dostaję ostrzeżenie i jestem ciekaw, co to znaczy. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to reduce q Szukałem …
1
Jak dopasować model mieszany ze zmienną odpowiedzi od 0 do 1?
Próbuję użyć, lme4::glmer()aby dopasować dwumianowy uogólniony model mieszany (GLMM) ze zmienną zależną, która nie jest binarna, ale zmienna ciągła od zera do jednego. Można myśleć o tej zmiennej jako o prawdopodobieństwie; w rzeczywistości jest to prawdopodobieństwo zgłaszane przez ludzi (w eksperymencie, który pomagam analizować). Tj. Nie jest to ułamek „dyskretny”, …
1
W jaki sposób efekty losowe z tylko 1 obserwacją wpłyną na uogólniony liniowy model mieszany?
Mam zestaw danych, w którym zmienna, której chciałbym użyć jako efektu losowego, ma tylko jedną obserwację dla niektórych poziomów. Opierając się na odpowiedziach na poprzednie pytania, stwierdziłem, że w zasadzie może być w porządku. Czy mogę dopasować model mieszany do obiektów, które mają tylko 1 obserwację? Model przechwytuje losowo - …
1
Nadmierna dyspersja i alternatywy modelowania w modelach efektu losowego Poissona z przesunięciami
Podczas modelowania zliczania danych z badań eksperymentalnych przy użyciu eksperymentu wewnątrz przedmiotu napotkałem szereg praktycznych pytań. Krótko opisuję eksperyment, dane i to, co do tej pory zrobiłem, a następnie moje pytania. Cztery różne filmy pokazano sekwencyjnie grupie respondentów. Po każdym filmie przeprowadzany był wywiad, w którym policzyliśmy liczbę wystąpień niektórych …
2
Jak przetestować nadmierną dyspersję w Poisson GLMM z lmer () w R?
Mam następujący model: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... a to jest podsumowanie. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 Random effects: …
1
Model krańcowy a model efektów losowych - jak wybrać między nimi? Rada dla laika
Szukając jakichkolwiek informacji o modelu marginalnym i modelu efektów losowych oraz o tym, jak wybierać między nimi, znalazłem pewne informacje, ale było to mniej więcej matematyczne streszczenie (np. Tutaj: https: //stats.stackexchange .pl / a / 68753/38080 ). Gdzieś stwierdziłem, że zaobserwowano znaczne różnice między szacunkami parametrów między tymi dwiema metodami …
2
Uogólnione liniowe modele mieszane: diagnostyka
Mam losową regresję logistyczną przechwytującą (z powodu powtarzających się pomiarów) i chciałbym przeprowadzić diagnostykę, szczególnie dotyczącą wartości odstających i wpływowych obserwacji. Spojrzałem na pozostałości, aby zobaczyć, czy istnieją spostrzeżenia, które się wyróżniają. Ale chciałbym też spojrzeć na coś w rodzaju odległości Cooka lub DFFITS. Hosmer i Lemeshow (2000) twierdzą, że …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.