«lme4-nlme» etiketlenmiş sorular

Ben lme4::glmer()ikili değil, ancak sıfır ile bir arasında sürekli bir değişken olan bir binom genelleştirilmiş karışık model (GLMM) sığdırmak için kullanmaya çalışıyorum . Bu değişken bir olasılık olarak düşünülebilir; aslında olan insan deneklerin (bir deney ben yardım analiz olarak) bildirilen olasılığı. Yani bu kadar değil bir "ayrık" fraksiyon, ancak sürekli …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: 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 algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

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 

CV Sorusu Karma efektler modelinin (a) ayrıntılı ve özlü matematiksel temsilini vermeye çalışıyorum. lme4Paketi R'de kullanıyorum . Modelim için doğru matematiksel gösterim nedir? Veri, Bilim Sorusu ve R Kodu Veri setim farklı bölgelerdeki türlerden oluşuyor. Bir türün yaygınlığının bir yokolmaya yol açan sürede değişip değişmediğini (yok olmaların kalıcı olması gerekmez; …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Lmer'in (gerçekten parıldayan) çıktılarını bir oyuncak binomial örneğiyle eşleştirmek istiyorum. Vinyetleri okudum ve neler olduğunu anladığımı düşünüyorum. Ama görünüşe göre değil. Sıkıştıktan sonra, "gerçeği" rastgele etkiler açısından sabitledim ve sadece sabit etkilerin tahmin edilmesinden sonra gittim. Bu kodu aşağıya ekliyorum. + Z %*% b.kYasal olduğunu görmek için yorum yapabilir ve …

15 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme 

Rasgele bir efekt olarak kullanmak istediğim değişkenin sadece bazı seviyeler için tek bir gözlemi olduğu bir veri setim var. Önceki soruların cevaplarına dayanarak, prensip olarak, bunun iyi olabileceğini topladım. Sadece 1 gözlemi olan deneklerle karışık bir model takabilir miyim? Rastgele engelleme modeli - konu başına bir ölçüm Ancak, ikinci linkte …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Şu anda bazı çalışmaları gözden geçiriyorum ve aşağıdakilerle karşılaştım, ki bu benim için yanlış görünüyor. Lmer kullanılarak iki karışık model (R olarak) takılmıştır. Modeller iç içe değildir ve olasılık oranı testleri ile karşılaştırılır. Kısacası, burada sahip olduğum şeyin tekrarlanabilir bir örneği: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

Analiz etmek için ayarlanmış bir dengesiz tekrarlanan ölçüm verilerim var ve çoğu istatistiksel paketin ANOVA (yani tip III karelerin toplamı) ile bu şekilde işlemesinin yanlış olduğunu okudum. Bu nedenle, bu verileri analiz etmek için karışık efektler modeli kullanmak istiyorum. Karışık modeller hakkında çok şey okudum R, ancak hala çok yeni …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Çapraz bir karma efekt modeli belirlerken, etkileşimleri dahil etmeye çalışıyorum. Ancak, aşağıdaki hata iletisini alıyorum: 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 aşağıdakilere sahiptir: 1. 3 meme …

14 mixed-model  lme4-nlme 

Karışık bir model / lmer kullanmamla ilgili bir sorum var. Temel model şudur: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Grup ve koşul her iki faktördür: grup iki seviyeye (grup A, grup B) ve koşul üç seviyeye (koşul1, koşul2, koşul3) sahiptir. Bu, insan deneklerden elde edilen verilerdir, bu …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

İki farklı kaynak popülasyondan gelen farklı aileleri yetiştirdiğim bir deney yaptım. Her aileye iki tedaviden biri verildi. Deneyden sonra her bireyin çeşitli özelliklerini ölçtüm. Tedavinin veya kaynağın etkisinin yanı sıra etkileşimlerini de test etmek için, rastgele faktör olarak ailesi ile doğrusal bir karma etki modeli kullandım, yani lme(fixed=Trait~Treatment*Source,random=~1|Family,method="ML") Şimdiye kadar …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Her biri 20 kez , 10'u bir durumda 10'u diğerinde 10 yanıt veren katılımcım olduğunu varsayalım . Her koşulda karşılaştıran doğrusal karışık efektler modeline uyuyorum . İşte paketi kullanarak bu durumu simüle eden tekrarlanabilir bir örnek :NNNYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition | participant_id)" d <- expand.grid(participant_id=1:40, trial_num=1:10) …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Bazı bazı tepki değişken olduğunu varsayalım yijyijy_{ij} den ölçüldü jjj içinde kardeş inci iii inci aileyi. Ek olarak, her bir denekten aynı anda bazı davranışsal veriler xijxijx_{ij} toplanmıştır. Aşağıdaki doğrusal karışık efektler modeli ile durumu analiz etmeye çalışıyorum: yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + \alpha_1 x_{ij} + \delta_{1i} x_{ij} + \varepsilon_{ij} burada …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Birisi bana diğer rastgele etkileri de tahmin etmem gerektiğinde R'nin parçalı doğrusal bir modelde (sabit veya rastgele bir parametre olarak) kırılma noktasını nasıl tahmin edeceğini söyleyebilir mi? Aşağıda bir kırılma noktası için rastgele bir eğim varyansı ve rastgele bir y kesme noktası varyansı ile bir hokey sopası / kırık çubuk …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Douglas Bates, aşağıdaki modellerin "vektör değerli rasgele efektler için varyans-kovaryans matrisinin bileşik simetri adı verilen özel bir formu varsa" eşdeğer olduğunu belirtir ( bu sunumdaki slayt 91 ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) + (1|group:factor), data) Özellikle Bates …

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

Formda bir lojistik regresyon modeli çalıştırıyorum: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Normalde ICC'yi kesişme ve artık varyanslardan hesaplarım, ancak modelin özeti artık varyansı içermez. Bunu nasıl hesaplayabilirim?

13 logistic  lme4-nlme  glmm