«mixed-model» etiketlenmiş sorular

MCMCglmmSon zamanlarda paketi kullanıyorum . Belgelerde R-yapısı ve G-yapısı olarak anılan şeyle kafam karıştı. Bunlar rastgele etkilerle ilişkili gibi görünmektedir - özellikle de önceki dağıtım için parametreleri belirtmekle birlikte, belgelerdeki tartışma okuyucunun bu terimlerin ne olduğunu bildiğini varsaymaktadır. Örneğin: 3 olası öğeye sahip isteğe bağlı önceki özellikler listesi: R (R-yapısı) …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

Merhaba istatistiksel gurular ve R programlama sihirbazları, Hayvan yakalamalarını çevresel koşulların ve yılın gününün bir fonksiyonu olarak modellemekle ilgileniyorum. Başka bir çalışmanın parçası olarak, üç yıl içinde ~ 160 gün boyunca yakalama sayım var. Bu günlerin her birinde sıcaklık, yağış, rüzgar hızı, bağıl nem vb. Var. Veriler aynı 5 parselden …

16 r  mixed-model  autocorrelation  bugs  panel-data 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Doğrusal Karışık Modellerin rastgele etkileri üzerine model seçimi ile ilgili çeşitli açıklamalar REML kullanmayı öğretmektedir. Bir düzeyde REML ve ML arasındaki farkı biliyorum, ancak ML önyargılı olduğu için REML'nin neden kullanılması gerektiğini anlamıyorum. Örneğin, ML kullanarak normal bir dağıtım modelinin varyans parametresinde bir LRT yapmak yanlış mıdır (aşağıdaki koda bakın)? …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

Öngörülen bir değişken (P), rastgele bir efekt (R) ve sabit bir etki (F) göz önüne alındığında, iki * karışık efekt modeli ( lme4 sözdizimi) sığabilir : m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) Anladığım kadarıyla, ikinci model, sabit etkinin rastgele …

16 mixed-model 

Diyelim ki bir modelimiz var mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

Rastgele efektlerin (BLUP'lar / koşullu modlar, örneğin özneler için) doğrusal bir karma efekt modelinin parametreleri olmadığını, bunun yerine tahmini varyans / kovaryans parametrelerinden türetilebileceğini birçok kez okudum. Örneğin, Reinhold Kliegl ve diğ. (2011) devlet: Rastgele etkiler, deneklerin genel ortalama RT'den sapmaları ve deneklerin sabit etki parametrelerinden sapmalarıdır. Bağımsız ve normal …

15 mixed-model  intuition  blup 

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 

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 

Karışık etkiler modelinde, tüm olası seviyeler dahil edildiğinde (örneğin hem erkekler hem de kadınlar) bir parametreyi tahmin etmek için sabit bir etki kullanılması önerilir. Ayrıca, dahil edilen seviyeler bir popülasyondan sadece rastgele bir örnekse (olası hastaların evreninden kayıtlı hastalar) ve araçlar yerine popülasyon ortalamasını ve varyansını tahmin etmek istiyorsanız, bir …

15 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  many-categories 

Karışık modellerde her zaman yaşadığım sorunlardan biri, sonuçlara ulaştığında, bir kağıt veya posterle sonuçlanabilecek veri görselleştirmelerini bulmaktır. Şu anda, aşağıdaki gibi görünen bir formülle Poisson karışık efektler modeli üzerinde çalışıyorum: a <- glmer(counts ~ X + Y + Time + (Y + Time | Site) + offset(log(people)) Glm () ile …

15 r  data-visualization  mixed-model 

Doğrusal olmayan bir modelde bir gruplama değişkeninin kullanımı ile ilgili bir sorum var. Nls () işlevi faktör değişkenlerine izin vermediğinden, bir faktörün model uyum üzerindeki etkisini test edip edemeyeceğini anlamaya çalışıyorum. Aşağıda, farklı büyüme tedavilerine (çoğunlukla balık büyümesine uygulanan) bir "mevsimsel von Bertalanffy" büyüme modelini yerleştirmek istediğim bir örnek ekledim. …

15 r  mixed-model  nls 

Karışık efekt modellerine (MEM) oldukça aşinayım, ancak bir meslektaşım kısa bir süre önce gizli büyüme modelleri (LGM) ile nasıl karşılaştırıldığını sordu. Biraz googling yaptım ve LGM'nin, en az bir rastgele etkinin her düzeyinde tekrarlanan önlemlerin alındığı koşullara uygulanan, böylece Zamanı modelde sabit bir etki yapan yapısal denklem modellemesinin bir varyantı …

15 mixed-model  panel-data 

Burada soyutlamaya çalışacağım bir deneyim var. Önünüzde üç beyaz taşı fırlattığımı ve onların konumları hakkında bir yargıya varmanızı istediğimi düşünün. Taşların çeşitli özelliklerini ve cevabınızı kaydediyorum. Bunu birkaç konu üzerinde yapıyorum. İki model üretiyorum. Birincisi, size en yakın taşın cevabınızı tahmin etmesi, diğeri ise taşların geometrik merkezinin cevabınızı öngörmesidir. Yani, …

15 r  mixed-model  model-selection 

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