lme4 i nlme są pakietami R stosowanymi do dopasowania liniowych, uogólnionych liniowych i nieliniowych modeli efektów mieszanych. W przypadku ogólnych pytań dotyczących modeli mieszanych użyj znacznika [mieszany model].
Na tym forum toczy się wiele dyskusji na temat właściwego sposobu określania różnych modeli hierarchicznych lmer. Pomyślałem, że wspaniale byłoby mieć wszystkie informacje w jednym miejscu. Kilka pytań na początek: Jak określić wiele poziomów, gdzie jedna grupa jest zagnieżdżony w drugiej: jest to (1|group1:group2)albo (1+group1|group2)? Jaka jest różnica między (~1 …
Oto jak zrozumiałem zagnieżdżone vs. skrzyżowane efekty losowe: Zagnieżdżone efekty losowe występują, gdy niższy współczynnik poziomu pojawia się tylko w określonym poziomie współczynnika wyższego poziomu. Na przykład uczniowie w ramach klas w ustalonym momencie. W lme4Myślałem, że reprezentują losowe efekty dla zagnieżdżonych danych w jednym z dwóch równoważnych sposobów: (1|class/pupil) …
Jeśli ponownie dopasowujemy się do blasku, możemy otrzymać ostrzeżenie, które mówi nam, że model ma trudności z konwergencją ... np. >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) innym sposobem sprawdzenia zbieżności omówionym w tym wątku przez …
Dopasowanie regresji logistycznej za pomocą lme4 kończy się na Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Prawdopodobną przyczyną tego błędu jest najwyraźniej brak rangi. Co to jest niedobór rang i jak go rozwiązać?
Muszę zmieścić kilka modeli efektów mieszanych (zwłaszcza modele wzdłużny) używając lme4w Rale chciałby naprawdę opanować modeli i kod, który jedzie z nimi. Zanim jednak zanurzę się obiema stopami (i kupię książki), chcę mieć pewność, że uczę się odpowiedniej biblioteki. Przyzwyczaiłem lme4się do tej pory, ponieważ po prostu uważałem, że jest …
Używam lme4 w R, aby dopasować model mieszany lmer(value~status+(1|experiment))) gdzie wartość jest ciągła, status i eksperyment są czynnikami, a ja rozumiem Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548 5.911 19.1 Random effects: Groups Name Variance …
Kiedyś myślałem, że „model efektów losowych” w ekonometrii odpowiada „modelowi mieszanemu z przypadkowym przechwytywaniem” poza ekonometrią, ale teraz nie jestem pewien. Czy to? Ekonometria używa terminów takich jak „efekty stałe” i „efekty losowe” nieco inaczej niż w literaturze na temat modeli mieszanych, co powoduje notoryczne zamieszanie. Rozważmy prostą sytuację, w …
Niedawno zmierzyłem, w jaki sposób znaczenie nowego słowa jest uzyskiwane na podstawie wielokrotnych ekspozycji (ćwiczenie: od 1 do 10 dnia) poprzez pomiar ERP (EEG), gdy słowo było oglądane w różnych kontekstach. Kontrolowałem także właściwości kontekstu, na przykład jego przydatność do odkrywania nowego znaczenia słowa (wysoki kontra niski). Szczególnie interesuje mnie …
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
EDYCJA 2: Początkowo myślałem, że muszę uruchomić ANOVA dwuskładnikową z powtarzanymi pomiarami dla jednego czynnika, ale teraz myślę, że liniowy model mieszanego efektu będzie działał lepiej dla moich danych. Myślę, że prawie wiem, co musi się wydarzyć, ale wciąż jestem zdezorientowany kilkoma punktami. Eksperymenty, które muszę przeanalizować, wyglądają tak: Osobników …
Chcę uzyskać przedział przewidywania wokół prognozy z modelu lmer (). Znalazłem trochę dyskusji na ten temat: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq ale wydaje się, że nie uwzględniają niepewności losowych efektów. Oto konkretny przykład. Ścigam się złotą rybką. Mam dane dotyczące ostatnich 100 wyścigów. Chcę przewidzieć 101., biorąc pod uwagę niepewność moich oszacowań RE …
Wyprowadzanie liczbowe MLE z GLMM jest trudne i, w praktyce, wiem, nie powinniśmy stosować optymalizacji siły brutalnej (np. Używając optimw prosty sposób). Ale dla własnego celu edukacyjnego chcę go wypróbować, aby upewnić się, że poprawnie rozumiem model (patrz poniższy kod). Odkryłem, że zawsze otrzymuję niespójne wyniki glmer(). W szczególności, nawet …
EffectsPakiet zapewnia bardzo szybki i wygodny sposób kreślenia wyników liniowego modelu efektu mieszanego uzyskanego przez lme4pakiet . Te effectprzedziały ufności oblicza funkcyjne (CIS) bardzo szybko, ale jak wiarygodne są te przedziały ufności? Na przykład: library(lme4) library(effects) library(ggplot) data(Pastes) fm1 <- lmer(strength ~ batch + (1 | cask), Pastes) effs <- …
I ostatnio sobie sprawę , że model mieszany tylko z przedmiotu jako przypadkowy czynnik i inne czynniki, jak czynniki stałe po ustawieniu korelacyjnej struktury mieszanego modelu do związku symetrii równoważna ANOVA. Dlatego chciałbym wiedzieć, co oznacza symetria złożona w kontekście mieszanej (tj. Podzielonej fabuły) analizy wariancji, najlepiej wyjaśnionej prostym językiem …
Mam dane zebrane z eksperymentu zorganizowane w następujący sposób: Dwa miejsca, każde z 30 drzewami. 15 jest leczonych, 15 kontroluje w każdym miejscu. Z każdego drzewa pobieramy próbki trzech kawałków łodygi i trzech kawałków korzeni, a więc 6 poziomów 1 próbki na drzewo, które jest reprezentowane przez jeden z dwóch …
Próbuję zrozumieć, kiedy zastosować efekt losowy, a kiedy nie jest to konieczne. Powiedziano mi, że podstawową zasadą jest to, że masz 4 lub więcej grup / osób, które ja robię (15 indywidualnych łosi). Niektóre z tych łosi eksperymentowano 2 lub 3 razy w sumie 29 prób. Chcę wiedzieć, czy zachowują …
Chcę dopasować wielopoziomowy GLMM z rozkładem Poissona (z nadmierną dyspersją) za pomocą R. W tej chwili używam lme4, ale zauważyłem, że ostatnio quasipoissonrodzina została usunięta. Widziałem gdzie indziej, że można modelować nadmierną dyspersję addytywną dla rozkładów dwumianowych, dodając losowy punkt przecięcia z jednym poziomem na obserwację. Czy dotyczy to również …
Mam nadzieję, że jest to pytanie, na które ktoś tutaj może mi odpowiedzieć na temat natury rozkładania sum kwadratów z dopasowanego modelu mieszanego lmer(z pakietu lme4 R). Po pierwsze powinienem powiedzieć, że jestem świadomy kontrowersji związanych z zastosowaniem tego podejścia, aw praktyce bardziej prawdopodobne byłoby użycie LRT z bootstrapem do …
Zastanawiałem się, czy ktokolwiek mógłby mnie oświecić na temat obecnych różnic między tymi dwiema funkcjami. Znalazłem następujące pytanie: Jak wybrać bibliotekę nlme lub lme4 R dla modeli efektów mieszanych? , ale pochodzi to sprzed kilku lat. To całe życie w kręgach oprogramowania. Moje konkretne pytania to: Czy są (nadal) jakieś …
Chciałbym uzyskać wartość p i wielkość efektu niezależnej zmiennej kategorialnej (z kilkoma poziomami) - to jest „ogólnie”, a nie dla każdego poziomu osobno, tak jak normalne wyjście z lme4R. To jest jak rzecz, którą ludzie zgłaszają, uruchamiając ANOVA. Jak mogę to zdobyć?
W modelu wielopoziomowym, jakie są praktyczne i związane z interpretacją implikacje oszacowania w porównaniu z niedoszacowaniem parametrów korelacji efektu losowego? Praktycznym powodem pytania jest to, że w ramce Lmer w R nie ma zaimplementowanej metody szacowania wartości p za pomocą technik MCMC, gdy dokonuje się szacunków w modelu korelacji między …
Ponieważ ogólną zgodą wydaje się być stosowanie modeli mieszanych lmer()w R zamiast klasycznej ANOVA (z często cytowanych powodów, takich jak niezrównoważone projekty, skrzyżowane efekty losowe itp.), Chciałbym spróbować z moimi danymi. Martwię się jednak, że będę w stanie „sprzedać” to podejście mojemu przełożonemu (który w końcu oczekuje klasycznej analizy z …
Używam AIC (Akaike's Information Criterion) do porównywania modeli nieliniowych w R. Czy warto porównywać AIC różnych typów modeli? Konkretnie porównuję model dopasowany przez glm do modelu z terminem efektu losowego dopasowanego przez glmer (lme4). Jeśli nie, to czy można dokonać takiego porównania? A może pomysł jest całkowicie nieważny?
Problem: Przeczytałem w innych postach, które predictnie są dostępne dla lmermodeli z efektami mieszanymi {lme4} w [R]. Próbowałem zgłębić ten temat za pomocą zestawu danych o zabawkach ... Tło: Zestaw danych jest dostosowany z tego źródła i dostępny jako ... require(gsheet) data <- read.csv(text = gsheet2text('https://docs.google.com/spreadsheets/d/1QgtDcGJebyfW7TJsB8n6rAmsyAnlz1xkT3RuPFICTdk/edit?usp=sharing', format ='csv')) Oto pierwsze …
Mam następujące dane wyjściowe: 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 effects: …
Przeszukałem wiele stron pomocy i wciąż nie jestem pewien, jak określić bardziej skomplikowane terminy zagnieżdżone w modelu mieszanym. Jestem również mylić jak wykorzystanie :i /oraz |w określaniu i gniazdowania interakcje z czynnikami losowymi wykorzystujących lmer()w lme4opakowaniu w R. Na potrzeby tego pytania załóżmy, że dokładnie przedstawiłem moje dane za pomocą …
Cytat blokowy poniżej, od liderów w dziedzinie modelowania efektów mieszanych, twierdzi, że koordynacja przesunięć w modelach z zerową korelacją między efektami losowymi (modele „ZCP”) zmienia prognozy modeli. Ale czy ktoś może rozwinąć lub uzasadnić swoje roszczenia? Sprawozdania te zostały wydane z Bates wsp za 2015 na papierze lme4, Montaż liniowe …
lmerTestPakiet zawiera anova()funkcję liniowe modele mieszane z ewentualnie zbliżenia Satterthwaite'a (domyślnie) Kenward-Roger ze stopniami swobody (df). Jaka jest różnica między tymi dwoma podejściami? Kiedy wybrać, który?
Obecnie korzystam z modeli liniowych z mieszanym efektem. Korzystam z pakietu „lme4” w języku R. Moje modele mają postać: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Przed uruchomieniem moich modeli sprawdziłem możliwą wielokoliniowość między predyktorami. Zrobiłem to przez: Utwórz ramkę danych predyktorów dummy_df <- data.frame(predictor1, …
Przeprowadziłem powtarzający się projekt, w którym przetestowałem 30 mężczyzn i 30 kobiet w trzech różnych zadaniach. Chcę zrozumieć, jak różni się zachowanie mężczyzn i kobiet i jak to zależy od zadania. Użyłem zarówno pakietu lmer, jak i lme4, aby to zbadać, jednak utknąłem przy próbie sprawdzenia założeń dla każdej z …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.