Pytania otagowane jako lme4-nlme

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].

4
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: 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 …
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 
1
Zapisywanie równania matematycznego dla wielopoziomowego modelu efektów mieszanych
Pytanie CV Próbuję podać (a) szczegółową i zwięzłą matematyczną reprezentację modelu efektów mieszanych. Korzystam z lme4pakietu w języku R. Jaka jest prawidłowa reprezentacja matematyczna dla mojego modelu? Dane, pytanie naukowe i kod R. Mój zestaw danych składa się z gatunków w różnych regionach. Testuję, czy występowanie gatunku zmienia się w …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
1
Dlaczego nie mogę dopasować wyjścia glmer (rodzina = dwumianowy) do ręcznej implementacji algorytmu Gaussa-Newtona?
Chciałbym dopasować wyjścia lmera (naprawdę blasku) do dwumianowego przykładu zabawki. Przeczytałem winiety i wierzę, że rozumiem, co się dzieje. Ale najwyraźniej nie. Po utknięciu, naprawiłem „prawdę” w kategoriach efektów losowych i poszedłem po ocenie samych ustalonych efektów. Podaję ten kod poniżej. Aby zobaczyć, że jest to uzasadnione, możesz skomentować + …
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 - …
2
Błąd LME () - osiągnięty limit iteracji
Podając model skrzyżowanych efektów mieszanych, próbuję uwzględnić interakcje. Jednak pojawia się następujący komunikat o błędzie: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) Model ma następujące cechy: 1. 3 …
1
Jak oszacować komponenty wariancji za pomocą lmera dla modeli z efektami losowymi i porównać je z wynikami lme
Przeprowadziłem eksperyment, w którym wychowałem różne rodziny pochodzące z dwóch różnych populacji źródłowych. Każdej rodzinie przydzielono jeden z dwóch zabiegów. Po eksperymencie zmierzyłem kilka cech u każdej osoby. Aby przetestować wpływ leczenia lub źródła, a także ich interakcji, zastosowałem liniowy model efektu mieszanego z rodziną jako czynnikiem losowym, tj. lme(fixed=Trait~Treatment*Source,random=~1|Family,method="ML") …
14 r  anova  variance  lme4-nlme 
5
Model efektów mieszanych: Porównaj losową składową wariancji między poziomami zmiennej grupującej
Załóżmy, że mam uczestników, z których każdy daje odpowiedź 20 razy, 10 w jednym stanie i 10 w innym. Dopasowuję liniowy model efektów mieszanych porównujący w każdych warunkach. Oto powtarzalny przykład symulujący tę sytuację za pomocą pakietu w :Y TNN.NYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition | participant_id)" d …
1
Liniowe modelowanie efektów mieszanych z danymi z badań bliźniaczych
Załóżmy, że mam jakąś zmienną odpowiedzi która została zmierzona od j- tego rodzeństwa w i- tej rodzinie. Ponadto niektóre dane behawioralne x i j zebrano w tym samym czasie od każdego pacjenta. Próbuję przeanalizować sytuację za pomocą następującego liniowego modelu mieszanych efektów:yI jyijy_{ij}jotjjjaiixI jxijx_{ij} yI j= α0+ α1xI j+ δ1 …
4
Szacowanie punktu przerwania w złamanym drążku / częściowym modelu liniowym z losowymi efektami w R [zawiera kod i dane wyjściowe]
Czy ktoś może mi powiedzieć, jak R oszacować punkt przerwania w częściowym modelu liniowym (jako parametr stały lub losowy), gdy muszę również oszacować inne efekty losowe? Poniżej zamieściłem przykład zabawki, który pasuje do regresji kija hokejowego / łamanego kija z losowymi wariancjami nachylenia i losową wariancją przechwytywania y dla punktu …
1
Równoważność specyfikacji losowego efektu (0 + czynnik | grupa) i (1 | grupa) + (1 | grupa: czynnik) w przypadku symetrii złożonej
Douglas Bates twierdzi, że następujące modele są równoważne „jeśli macierz wariancji-kowariancji dla efektów losowych o wartościach wektorowych ma specjalną formę, zwaną symetrią złożoną” ( slajd 91 w tej prezentacji ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) + (1|group:factor), data) …
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.