Pytania otagowane jako mixed-model

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.

1
Testowanie efektów jednoczesnych i opóźnionych w podłużnych mieszanych modelach ze zmiennymi towarzyszącymi w czasie
Niedawno powiedziano mi, że nie jest możliwe włączenie zmiennych towarzyszących w czasie do zmiennych mieszanych wzdłużnych bez wprowadzenia opóźnienia czasowego dla tych zmiennych towarzyszących. Czy możesz to potwierdzić / zaprzeczyć? Czy masz jakieś odniesienia do tej sytuacji? Proponuję wyjaśnić prostą sytuację. Załóżmy, że powtórzyłem pomiary (powiedzmy ponad 30 razy) zmiennych …
2
techniki uczenia maszynowego dla danych podłużnych
Zastanawiałem się, czy istnieją jakieś techniki uczenia maszynowego (bez nadzoru) do modelowania danych podłużnych? Zawsze korzystałem z modeli efektów mieszanych (głównie nieliniowych), ale zastanawiałem się, czy istnieją inne sposoby na to (wykorzystanie uczenia maszynowego). Przez uczenie maszynowe rozumiem losowy las, klasyfikację / grupowanie, drzewa decyzyjne, a nawet głębokie uczenie się …
2
Dlaczego Ograniczone maksymalne prawdopodobieństwo daje lepsze (obiektywne) oszacowanie wariancji?
Czytam artykuł teoretyczny Douga Batesa o pakiecie R4, aby lepiej zrozumieć drobiazgowość mieszanych modeli, i natknąłem się na intrygujący wynik, który chciałbym lepiej zrozumieć, o zastosowaniu ograniczonego maksymalnego prawdopodobieństwa (REML) do oszacowania wariancji . W części 3.3 dotyczącej kryterium REML stwierdza, że ​​zastosowanie REML do oszacowania wariancji jest ściśle związane …
2
uzyskiwanie stopni swobody od lmer
Dopasowałem lmer model z następującymi (aczkolwiek wymyślonymi danymi wyjściowymi): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Naprawdę chciałbym zbudować przedział ufności dla każdego efektu, używając następującej formuły: ( n - 1 ) s2)χ2)α / 2 , n - 1, ( n - 1 ) …
1
Model z efektem mieszanym i zmienną próbkowania
Próbuję określić wzór dla liniowego modelu mieszanego efektu (z lme4) dla mojego projektu eksperymentalnego, ale nie jestem pewien, czy robię to dobrze. Projekt: w zasadzie mierzę parametr odpowiedzi na roślinach. Mam 4 poziomy leczenia i 2 poziomy nawadniania. Rośliny są pogrupowane na 16 poletek, w ramach każdego poletka próbuję 4 …
2
Co to jest lme4 :: lmer odpowiednik ANOVA z powtarzanymi pomiarami w trzech kierunkach?
Moje pytanie opiera się na tej odpowiedzi, która wykazała, który lme4::lmermodel odpowiada dwukierunkowej ANOVA z powtarzanymi pomiarami: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated measures ANOVA: summary(aov(y~a*b+Error(subject/(a*b)), d[d$c == …
2
Model losowego przechwytywania vs. GEE
Rozważ losowy model liniowy przechwytujący. Jest to równoważne z regresją liniową GEE z wymienną działającą macierzą korelacji. Załóżmy, że predyktorami są i a współczynniki dla tych predyktorów to , i . Jaka jest interpretacja współczynników w modelu przechwytywania losowego? Czy jest to to samo, co regresja liniowa GEE, tyle że …
3
Dopasowanie modeli wielopoziomowych do złożonych danych pomiarowych w języku R.
Szukam porady, w jaki sposób analizować złożone dane ankietowe za pomocą modeli wielopoziomowych w R. Użyłem surveypakietu do ważenia nierównych prawdopodobieństw wyboru w modelach jednopoziomowych, ale ten pakiet nie ma funkcji do modelowania wielopoziomowego. lme4Opakowanie jest idealne do modelowania wielopoziomowego, ale nie jest to sposób, że wiem zawierać ciężarów na …
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 …
1
Modele wielokrotne porównań mieszanych dla interakcji między predyktorem ciągłym i kategorycznym
Chciałbym użyć, lme4aby dopasować regresję efektów mieszanych i multcompobliczyć porównania parami. Mam złożony zestaw danych z wieloma ciągłymi i kategorycznymi predyktorami, ale moje pytanie można zademonstrować na podstawie wbudowanego ChickWeightzestawu danych jako przykładu: m <- lmer(weight ~ Time * Diet + (1 | Chick), data=ChickWeight, REML=F) Timejest ciągły i Dietma …
1
Dlaczego ładowanie resztek z modelu efektów mieszanych daje antykonserwatywne przedziały ufności?
Zazwyczaj mam do czynienia z danymi, w których każda z wielu osób jest mierzona wiele razy w każdym z 2 lub więcej warunków. Ostatnio bawiłem się modelowaniem efektów mieszanych w celu oceny dowodów na różnice między warunkami, modelowanie individualjako efekt losowy. Aby zwizualizować niepewność dotyczącą prognoz z takiego modelowania, korzystałem …
3
Wielkość efektu dla efektu interakcji w projekcie kontroli przed leczeniem
Jeśli zdecydujesz się przeanalizować projekt kontrolny przed leczeniem z ciągłą zmienną zależną przy użyciu mieszanej ANOVA, istnieją różne sposoby oceny wpływu przebywania w grupie leczenia. Efekt interakcji jest jedną z głównych opcji. Ogólnie, szczególnie podoba mi się miara typu Cohena d (tj. ). Nie podoba mi się wyjaśnienie miary wariancji, …
5
Kiedy stosować model z efektem mieszanym?
Liniowe modele mieszanych efektów są rozszerzeniami modeli regresji liniowej dla danych gromadzonych i podsumowywanych w grupach. Kluczową zaletą jest to, że współczynniki mogą się różnić w odniesieniu do jednej lub więcej zmiennych grupowych. Mam jednak problem z tym, kiedy użyć modelu z efektem mieszanym? Rozwiążę moje pytania na przykładzie zabawki …
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.