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.

3
Macierz wariancji-kowariancji w lmer
Wiem, że jedną z zalet modeli mieszanych jest to, że pozwalają one określić macierz wariancji-kowariancji dla danych (symetria złożona, autoregresja, nieustrukturyzowana itp.). Jednak lmerfunkcja w R nie pozwala na łatwą specyfikację tej macierzy. Czy ktoś wie, która struktura lmerużywa domyślnie i dlaczego nie ma sposobu, aby ją łatwo określić?
2
Duża różnica zdań w oszacowaniu nachylenia, gdy grupy są traktowane jako losowe vs. ustalone w modelu mieszanym
Rozumiem, że używamy modeli efektów losowych (lub efektów mieszanych), gdy uważamy, że niektóre parametry modelu zmieniają się losowo w zależności od czynnika grupującego. Chcę dopasować model, w którym odpowiedź została znormalizowana i wyśrodkowana (nie idealnie, ale całkiem blisko) w obrębie czynnika grupującego, ale zmienna niezależna xnie została w żaden sposób …
1
Jak należy obliczyć standardowe błędy dla oszacowań modelu efektów mieszanych?
W szczególności, w jaki sposób należy obliczać standardowe błędy stałych efektów w liniowym modelu efektów mieszanych (w sensie częstym)? Doprowadzono mnie do przekonania, że ​​typowe szacunki ( ), takie jak te przedstawione w Laird i Ware [1982] dadzą SE, że są niedoszacowane pod względem wielkości, ponieważ szacowane składniki wariancji są …
3
Pułapki liniowych modeli mieszanych
Jakie są niektóre z głównych pułapek korzystania z liniowych modeli mieszanych efektów? Jakie są najważniejsze rzeczy do przetestowania / na które należy zwrócić uwagę przy ocenie odpowiedniości modelu? Porównując modele tego samego zestawu danych, jakie są najważniejsze rzeczy, których należy szukać?
5
Używanie lmera do przewidywania
Witaj Mam dwa problemy, które brzmią jak naturalni kandydaci na modele wielopoziomowe / mieszane, których nigdy nie używałem. Prostszy i taki, który mam nadzieję wypróbować jako wprowadzenie, wygląda następująco: Dane wyglądają jak wiele wierszy formularza x y innergroup outergroup gdzie x jest zmienną liczbową, na której chcę regresować y (inna …
2
REML lub ML, aby porównać dwa modele efektów mieszanych z różnymi stałymi efektami, ale z tym samym efektem losowym?
Tło: Uwaga: Mój zestaw danych i kod r są zawarte poniżej tekstu Chciałbym użyć AIC do porównania dwóch modeli efektów mieszanych wygenerowanych przy użyciu pakietu lme4 w R. Każdy model ma jeden ustalony efekt i jeden efekt losowy. Efekt stały różni się w zależności od modelu, ale efekt losowy pozostaje …
3
Jaki byłby przykładowy obraz liniowych modeli mieszanych?
Powiedz, że znajdujesz się w bibliotece swojego działu statystycznego i że na pierwszej stronie znajdujesz książkę z następującym obrazkiem. Prawdopodobnie pomyślisz, że jest to książka o regresji liniowej. Jaki obraz sprawiłby, że pomyślałeś o liniowych modelach mieszanych?
2
Niezależność reszt w komputerowym eksperymencie / symulacji?
Przeprowadziłem komputerową ocenę różnych metod dopasowania konkretnego typu modelu stosowanego w naukach paleeo. Miałem duży zestaw treningowy, więc losowo (stratyfikowane losowe próbkowanie) odłożyłem zestaw testowy. I przystosowany różnych metod zestawów testowych próbek i za pomocą otrzymanego wzór I przewidzieć odpowiedź dla zestawu testowego do próbki i oblicza się na RMSEP …
1
Prawidłowa technika ładowania dla klastrowanych danych?
Mam pytanie dotyczące właściwej techniki ładowania początkowego w przypadku danych, w których występuje silne grupowanie. Zadanie polegało na ocenie modelu prognostycznego z wieloma zmiennymi efektami mieszanymi na danych dotyczących roszczeń ubezpieczeniowych poprzez ocenę obecnego modelu bazowego na nowszych danych dotyczących roszczeń, aby określić, jak dobrze model przewiduje, które odcinki opieki …
1
Model mieszany a łączenie standardowych błędów w badaniach w wielu lokalizacjach - dlaczego model mieszany jest o wiele bardziej wydajny?
Mam zestaw danych składający się z serii miesięcznych przypadków „złamanego kija” z kilku stron. Usiłuję uzyskać jedno oszacowanie podsumowujące na podstawie dwóch różnych technik: Technika 1: Dopasuj „złamany drążek” za pomocą Poissona GLM ze zmienną wskaźnikową 0/1 i używając zmiennej czasu i czasu ^ 2 do kontrolowania trendów w czasie. …
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.