Modele mieszane (inaczej wielopoziomowe lub hierarchiczne) to modele liniowe, które obejmują zarówno efekty stałe, jak i efekty losowe. Służą do modelowania danych podłużnych lub zagnieżdżonych.
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 …
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 …
W streszczeniu tego artykułu przeczytałem, że: „Procedura maksymalnego prawdopodobieństwa (ML) Hartley aud Rao zostaje zmodyfikowana poprzez dostosowanie transformacji z Patterson i Thompson, która dzieli prawdopodobieństwo na normalność na dwie części, z których jedna jest wolna od ustalonych efektów. Maksymalizacja tej części daje tak zwane ograniczone maksymalne prawdopodobieństwo (REML) estymatory. ” …
Rozważ następujące trzy zjawiska. Paradoks Steina: biorąc pod uwagę niektóre dane z wielowymiarowego rozkładu normalnego w Rn,n≥3Rn,n≥3\mathbb R^n, \: n\ge 3 , średnia próbki nie jest bardzo dobrym estymatorem prawdziwej średniej. Można uzyskać oszacowanie z niższym średnim błędem do kwadratu, jeśli zmniejsza się wszystkie współrzędne średniej próbki w kierunku zera …
Od dłuższego czasu całkiem chętnie używam modeli efektów mieszanych z danymi podłużnymi. Chciałbym dopasować relacje AR w mniejszym (myślę, że mam rację, że nie mogę tego zrobić?), Ale nie sądzę, że jest to niezwykle ważne, więc nie martwię się zbytnio. Właśnie natknąłem się na ogólne równania szacunkowe (GEE) i wydają …
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 …
Obliczyłem AIC i AICc, aby porównać dwa ogólne liniowe modele mieszane; Wartości AIC są dodatnie, a model 1 ma niższy AIC niż model 2. Jednak wartości AICc są ujemne (model 1 wciąż jest <model 2). Czy można używać i porównywać ujemne wartości AICc?
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 …
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.