«lme4-nlme» etiketlenmiş sorular

Verilerin binom olarak dağıtıldığı (meyve olgunlaşır ya da olmaz) tozlaşma hakkında bir makale revize ediyorum. Bu yüzden glmerbir rastgele etki (bireysel bitki) ve bir sabit etki (tedavi) ile kullandım. Bir yorumcu, bitkinin meyve seti üzerinde bir etkisi olup olmadığını bilmek istiyor - ancak glmersonuçları yorumlamakta sorun yaşıyorum . Web'de okudum …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

Karışık modellerde değerlerini hesaplama hakkında okuyordum ve R-sig SSS'sini okuduktan sonra, bu forumdaki diğer yayınlar (birkaçını bağlayacağım, ancak yeterli itibarım yok) ve kullandığım diğer referansları anladım Karışık modeller bağlamında değerleri karmaşıktır.R 2R2R2R^2R2R2R^2 Ancak, yakın zamanda bu iki makaleye rastladım. Bu yöntemler umut verici görünse de (bana göre) bir istatistikçi değilim …

13 r  mixed-model  r-squared  lme4-nlme 

Doğrusal olmayan karışık bir nlmemodelin tahminlerinde% 95 güven aralığı elde etmek istiyorum . Bunu yapmak için standart bir şey sağlanmadığı için , Ben Bolker'ın kitap bölümünde maksimum olasılıkla uygun modeller bağlamında belirtildiğinlme gibi "nüfus tahmin aralıkları" yöntemini kullanmanın doğru olup olmadığını merak ediyordum . takılan modelin varyans-kovaryans matrisine dayalı sabit …

12 r  mixed-model  confidence-interval  lme4-nlme 

TL; DR: lme4optimizasyon varsayılan olarak model parametreleri sayısında lineer olarak görünmektedir ve bir yolu eşdeğer daha yavaş glmgruplar için kukla değişkenlerle modeli. Hızlandırmak için yapabileceğim bir şey var mı? Oldukça büyük bir hiyerarşik logit modeli (~ 50k satır, 100 sütun, 50 grup) sığdırmaya çalışıyorum. Verilere normal bir logit modeli takmak …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics 

Ben, R'ye daha aşina bir kullanıcıyım ve dört habitat değişkeni için 5 yaşın üzerindeki yaklaşık 35 kişi için rastgele eğimler (seçim katsayıları) tahmin etmeye çalışıyorum. Yanıt değişkeni, bir konumun "kullanıldı" (1) veya "kullanılabilir" (0) habitat (aşağıda "kullanım") olup olmadığıdır. Windows 64 bit bilgisayar kullanıyorum. R sürüm 3.1.0, aşağıdaki veri ve …

12 r  binomial  sas  random-effects-model  lme4-nlme 

Verilerim burada açıklanmıştır Tekrarlanan önlemler ANOVA takarken aov "Hata () modeli tekil hata" neden olabilir? lmerBenim temel durum kullanarak kullanarak bir etkileşimin etkisini görmeye çalışıyorum : my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE) my.model <- lmer(value ~ Condition*Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE) Çalıştırmak anovabana önemli sonuçlar …

12 r  lme4-nlme 

Yalnız arı bolluğu ile ilgili çok küçük bir veri setim var, analiz etmekte zorlanıyorum. Sayım verileri ve neredeyse tüm sayımlar bir tedavide, diğer tedavide sıfırların çoğu ile. Ayrıca çok yüksek birkaç değer vardır (altı alanın ikisinde birer tane), bu nedenle sayımların dağılımı son derece uzun bir kuyruğa sahiptir. R'de çalışıyorum. …

12 count-data  negative-binomial  mixed-model  zero-inflation  lme4-nlme 

Ben işlevi bir izlenimi lmer()de lme4paketin p-değerleri (bkz vermedi lmer, p-değerleri ve tüm bu ). MCMC oluşturulan p değerleri yerine şu soruya göre kullanıyorum: Karışık model ve bu soruda önemli etkisilme4 : içinde paketinde gelen p-değerleri bulunamıyorlmer()lm4R . Son zamanlarda modelimingetSummary.mer() sabit efektlerini bir csv dosyasına almak için memisc ve …

12 r  mixed-model  p-value  mcmc  lme4-nlme 

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

glmerBazı iş verilerine rastgele efektler modeli ekliyorum. Amaç, bölgesel varyasyonu dikkate alarak satış performansını distribütör tarafından analiz etmektir. Aşağıdaki değişkenler var: distcode: distribütör kimliği, yaklaşık 800 seviye region: üst düzey coğrafi kimlik (kuzey, güney, doğu, batı) zone: Orta seviye coğrafya region, içinde yaklaşık 30 seviye territory: iç içe geçmiş düşük …

12 r  regression  mixed-model  lme4-nlme 

Aşağıdaki modele sahibim: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... ve bu özet çıktı. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 Random effects: …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Tekrarlanan ölçüm verilerini analiz etmeye çalışıyorum ve çalışmasını sağlamak için mücadele ediyorum R. Verilerim aslında aşağıdaki, iki tedavi grubum var. Her gruptaki her denek her gün test edilir ve bir puan verilir (bir testte doğru yüzde). Veriler uzun biçimde: Time Percent Subject Group 1 0 GK11 Ethanol 2 0 GK11 …

12 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Kısa süre önce bana, bu değişkenler için zaman gecikmesi getirmeden, boyuna karışık modellere zamanla değişen değişkenlerin dahil edilmesinin mümkün olmadığı söylendi. Bunu onaylayabilir / reddedebilir misiniz? Bu durumla ilgili referansınız var mı? Açıklığa kavuşturmak için basit bir durum öneriyorum. Varsayalım ki 40 denekte kantitatif değişkenlerin (y, x1, x2, x3) tekrarlanan …

12 r  mixed-model  lme4-nlme 

Aşağıdaki ile bir lmer modeli uydurdum (çıktı da olsa): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Aşağıdaki formülü kullanarak her efekt için bir güven aralığı oluşturmak istiyorum: ( n - 1 ) s2χ2α / 2 , n - 1, ( n - 1 ) …

11 lme4-nlme  mixed-model 

Ben binomial cevap değişkeni ve kategorik bir yordayıcı ile bir glmm çalıştırıyorum. Rasgele efekt, veri toplama için kullanılan iç içe tasarım tarafından verilir. Veriler şöyle görünür: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 0 1 0 1 1 1 1 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation