«mixed-model» etiketlenmiş sorular

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Kategorik rasgele bir etkinin karışık etkiler modeli üzerindeki etkisini, gözlemlerin rasgele etki seviyesine göre kısmi bir havuzda toplaması, gözlemlerin kendilerinin bağımsız olmadığını ancak sadece kısmi havuzlarının etkili olduğunu varsayarak etkisini anlıyorum. Ayrıca benim anlayışımla, aynı rastgele etki seviyesini paylaşan ancak sabit etki seviyelerinde farklılık gösteren böyle bir model gözlemde, hem …

10 mixed-model  random-effects-model 

Herkes bir mersınıf nesnesi ( lme4paket yoluyla elde edilen ) kaldıraç ve Cook mesafeleri hesaplamak (veya çıkarmak) biliyor mu ? Bunları artık analizi için planlamak istiyorum.

10 r  mixed-model  linear-model  residuals  leverage 

Çok değişkenli (yani, çoklu yanıt) karışık bir model yerleştirmeye çalışıyorum R. ASReml-rVe SabreR(harici yazılım gerektiren) paketlerinin yanı sıra , bunun sadece mümkün olduğu görülmektedir MCMCglmm. Olarak kağıt birlikte MCMCglmmpaketi (pp.6), Jarrod'ın Hadfield, bir uzun biçim değişken birden çok tepki değişkenleri yeniden şekillendirilmesi ve sonra genel kesişme bastırma benzerleri gibi bir …

10 r  mixed-model  multivariate-analysis  lme4-nlme  multivariate-regression 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Veri yapısı > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 …

10 r  mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme 

Genel doğrusal karışık modelde rastgele etkilerin beklenen değerlerine doğru küçültülmesi için sezgisel bir neden var mı?

10 mixed-model  random-effects-model 

İki çapraz rastgele efektim olduğunu düşündüğüm bazı verileri modelliyorum. Ancak veri kümesi dengeli değil ve bunu hesaba katmak için ne yapılması gerektiğinden emin değilim. Verilerim bir dizi etkinliktir. Bir istemci, bir görevi yerine getirmek için başarılı olan veya olmayan bir sağlayıcıyla buluştuğunda bir olay oluşur. Binlerce müşteri ve sağlayıcı vardır …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

Her zaman zamanın regresyonlarda (gamlar dahil) bir yordayıcı olarak kullanılmaması gerektiğine inanıyordum, çünkü o zaman, kişi sadece trendin kendisini "tanımlayacaktır". Bir çalışmanın amacı, bir hayvanın aktivitesindeki varyansı açıklayan sıcaklık vb. Çevresel parametreleri bulmaksa, o zaman merak ediyorum, zaman nasıl faydalı olabilir? ölçülemeyen parametreler için bir proxy olarak? Liman porpoises aktivite …

10 r  time-series  mixed-model  nonlinear-regression 

Düz İngilizce: Çoklu regresyon veya ANOVA modelim var, ancak her birey için yanıt değişkeni zamanın eğrisel bir fonksiyonudur. Eğrilerin şekillerindeki veya dikey ofsetlerindeki önemli farklılıklardan hangi sağ taraf değişkenlerinden hangisinin sorumlu olduğunu nasıl anlayabilirim? Bu bir zaman serisi problemi mi, tekrarlanan önlemler problemi mi yoksa tamamen başka bir şey mi? …

10 regression  time-series  mixed-model  repeated-measures  panel-data 

Büyük bir veri kümesi üzerinde bazı analizleri bitiriyorum. Çalışmanın ilk bölümünde kullanılan doğrusal modeli almak ve doğrusal karışık bir model (LME) kullanarak yeniden takmak istiyorum. LME, modelde kullanılan değişkenlerden birinin rastgele bir etki olarak kullanılması dışında çok benzer olacaktır. Bu veriler, küçük bir gruptaki (~ 10) birçok gözlemden (> 1000) …

10 r  regression  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

Rastgele bir etki modelinde küme başına gözlem sayısının mantıklı bir yanı var mı? 1,500 örnek büyüklüğünde, değiştirilebilir rasgele etki olarak modellenmiş 700 küme var. Daha az ama daha büyük kümeler oluşturmak için kümeleri birleştirme seçeneğim var. Her küme için rastgele etkiyi tahmin etmede anlamlı sonuçlar elde etmek için küme başına …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis 

Bir UCLA web sayfasında karışık etkiler lojistik regresyonu ile ilgili ifadelerle kafam karıştı . Böyle bir modele uymaktan kaynaklanan sabit etki katsayıları tablosunu gösterirler ve aşağıdaki ilk paragraf, katsayıları tam olarak normal bir lojistik regresyon gibi yorumlamaktadır. Ama sonra olasılık oranları hakkında konuştuklarında, onları rastgele etkiler üzerinde koşullu olarak yorumlamanız …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Bu daha kavramsal bir soru, ama kullandığım Rzaman içindeki paketlerden bahsedeceğim R. Amaç, öngörme amacıyla doğrusal bir modele uymak ve daha sonra rasgele etkilerin bulunamayacağı yerlerde tahminler yapmak ise, karışık efektler modeli kullanmanın herhangi bir faydası var mı yoksa bunun yerine sabit efekt modeli mi kullanılmalı? Örneğin, ağırlık ve boy …

10 r  multiple-regression  mixed-model  lme4-nlme 

Tasarlanmış bir deneyden göz izleme verilerini analiz ediyorum. Verilerimin basitleştirilmiş bir sürümü şuna benzer (dput () verilerini buradan alabilirsiniz ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9 Face 90 6 9 Plant 75 burada katılımcı …

10 r  mixed-model  poisson-regression  lsmeans  lme4-nlme