«lme4-nlme» etiketlenmiş sorular

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 6 ay önce kapandı . R paketleri nlme ve lme4'te çalışıyordum, çoklu rastgele etkilere sahip modelleri belirlemeye çalışıyordum. Sadece nlme'nin varyansın heterojen yapısını belirleyebildiğini buldum …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

ANOVA ezpaketini kullanarak lmetekrarlanan önlemlere geçmeye çalışıyorum (umarım ile özel kontrastları kullanabileceğimi umuyorum lme). Bu blog yazısından gelen tavsiyelerin ardından, aynı modeli hem aov( ezistendiğinde olduğu gibi) hem de kullanarak aynı modeli kurmayı başardım lme. Ancak, oysa verilen örnekte söz konusu yayında F -değerleri mükemmel arasına katılıyorum aovve lme(bunu kontrol …

24 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Ben bakarak edilmiş @conjugateprior tarafından / lm bu bakış llmer R formüller ve aşağıdaki girişi ile karıştı: Şimdi A'nın rastgele olduğunu, ancak B'nin sabit olduğunu ve B'nin A içinde iç içe olduğunu varsayalım. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) lmer(Y ~ B + (1 | A:B), data=d) Aynı durum için …

23 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Karışık modellerde örneklem büyüklüğünü hesaplamak için herhangi bir yöntem olup olmadığını merak ediyorum. lmerModelleri sığdırmak için R kullanıyorum (rastgele yamaçlarım ve kavşaklarım var).

23 r  mixed-model  lme4-nlme  power-analysis 

Aşağıdaki sözdizimini kullanarak karma efektler lojistik regresyon uyguladık; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Konu ve Öğe rastgele etkilerdir. Konu terimi için katsayı ve standart sapma olan tuhaf bir sonuç alıyoruz; Generalized linear mixed …

22 r  mixed-model  stata  glmm  lme4-nlme 

Her sitedeki her konu için bazı ölçümler aldığımı varsayalım. Konu ve alan olmak üzere iki değişken bilgisayar içi korelasyon (ICC) değerleri açısından ilgi çekicidir. Genelde lmerR paketindeki işlevi kullanırdım lme4ve çalıştırırım. lmer(measurement ~ 1 + (1 | subject) + (1 | site), mydata) ICC değerleri, yukarıdaki modeldeki rastgele etkiler için …

22 r  lme4-nlme  intraclass-correlation 

Bağımlı değişkenin yüzde olduğu tekrarlanan ölçümler deneyim var ve bağımsız değişkenler olarak birden fazla faktör var. glmerR paketinden lme4, bunu bir lojistik regresyon problemi olarak (belirterek family=binomial) tedavi etmek için kullanmak istiyorum . Verilerim şuna benzer: > head(data.xvsy) foldnum featureset noisered pooldur dpoolmode auc 1 0 mfcc-ms nr0 1 mean …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Aşağıdaki veri kümesiyle, yanıtın (etki) siteler, sezon, süre ve etkileşimleriyle ilgili olarak değişip değişmediğini görmek istedim. İstatistiklerle ilgili bazı çevrimiçi forumlar, Doğrusal Karışık Etkiler Modelleri ile devam etmemi önerdi, ancak sorun şu ki, her istasyonda çoğaltmalar rastgele seçildiğinden, birbirini izleyen mevsimlerde tam olarak aynı noktadan örnek alma şansım yok (örneğin, …

21 r  mixed-model  lme4-nlme 

Tekrarlanan ölçümlerle ilgili bazı problemleri olan bazı verilerle çalışıyorum. Arasındaki Bunu yaparken çok farklı davranış fark lme()ve lmer()benim test verileri kullanılarak ve neden bilmek istiyorum. Oluşturduğum sahte veri seti, her biri iki kez alınan 10 denek için boy ve kilo ölçümlerine sahiptir. Verileri, denekler arasında boy ve kilo arasında pozitif …

20 r  mixed-model  lme4-nlme 

R 'de lme4 paketini kullanarak karışık efektler modelleme bakıyordum. Öncelikle lmerkomutu kullanıyorum, bu yüzden bu sözdizimini kullanan kod aracılığıyla sorumu ortaya koyacağım . Genel olarak kolay bir soru olabilir lmer, aynı veri kümelerine dayalı olabilirlik oranlarını kullanarak oluşturulmuş herhangi iki modeli karşılaştırmak uygun mudur? Bunun cevabının "hayır" olması gerektiğine inanıyorum, …

20 r  mixed-model  lme4-nlme  likelihood-ratio 

Eşleştirilmiş bir t -testinin, R'de nlme paketiyle gösterilebilen lineer karışık etkili modelin yanı sıra tek yönlü tekrarlanan ölçümlerin (veya öznenin içinde) özel bir örneği olduğunu biliyoruz. Aşağıda gösterildiği gibi. #response data from 10 subjects under two conditions x1<-rnorm(10) x2<-1+rnorm(10) # Now create a dataframe for lme myDat <- data.frame(c(x1,x2), c(rep("x1", …

20 r  mixed-model  t-test  repeated-measures  lme4-nlme 

Özne tasarımında iki yönlü aşağıdaki verileri göz önünde bulundurun: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim Cued Neu …

19 mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme  likelihood-ratio 

Diyelim ki GLMM'lerimiz var mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Bu modeller olağan anlamda iç içe değildir: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

Diyelim ki zaman içinde bazı sayım verilerinin rastgele efektler modeli üzerinde çalışıyoruz ve bazı eğilimleri kontrol etmek istiyoruz. Normalde şöyle bir şey yaparsınız: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") ikinci dereceden bir şekil eklemek t. Bu ilişkiyi modellemek için LOESS daha pürüzsüz veya spline gibi daha karmaşık pürüzsüzleştirme teknikleri kullanmak …

19 mixed-model  lme4-nlme  splines 

Beni karışık modellerle harekete geçiren bir ayrım var ve merak ediyorum, biraz netlik kazanıp kazanamayacağımı merak ediyorum. Diyelim ki karışık bir sayım verisi modeliniz var. Sabit bir etki (A) ve zaman (T) için başka bir değişken olarak, "Site" değişkeni olarak gruplandırıldığını bildiğiniz bir değişken var. Anladığım kadarıyla: glmer(counts ~ A …

19 r  mixed-model  lme4-nlme