«multilevel-analysis» etiketlenmiş sorular

R ve JAGS kullanarak bir meta-analiz için oldukça karmaşık bir hiyerarşik Bayesian modeli oluşturuyorum. Biraz basitleştirmek, modelin iki temel seviyeleri vardır burada olan inci gözlem son nokta (bu durumda, GM vs GM olmayan ekin verimleri) çalışma içinde j , \ alpha_j çalışması için etkisidir j , \ gama ler çeşitli …

10 autocorrelation  multilevel-analysis  mcmc  jags 

Şu anda bir meta-analiz üzerinde çalışıyorum, hangi ben örnekleri içinde iç içe birden çok efekt boyutları analiz gerekir. Diğer olası stratejilerden (örneğin, bağımlılığı görmezden gelmek, çalışmalar içindeki etki boyutlarını ortalamak, bir etki boyutunu seçmek veya analiz biriminin değiştirilmesi). Bağımlı etki büyüklüklerimin çoğu, oldukça farklı (ancak topikal olarak ilişkili) değişkenler içeren …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias 

Hastanelerde iç içe geçmiş, hastaneler için rastgele bir etki içeren hastalar ile bir hayatta kalma modelim var. Rastgele etki gama dağıtılır ve bu terimin 'alaka düzeyini' kolayca anlaşılan bir ölçekte rapor etmeye çalışıyorum. Medyan Tehlike Oranını (Medyan Oran Oranı gibi) kullanan aşağıdaki referansları buldum ve bunu hesapladım. Bengtsson T, Dribe …

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

Formula ihtiyaçları (kullanarak düzeyli modeli eğitim için belirtmek lmergelen lme4 Rkütüphanede) her zaman beni alır. Ben sayısız ders kitabı ve öğretici okudum, ama asla düzgün anlamadı. İşte bu öğreticiden bir denklemle formüle edilmiş görmek istediğim bir örnek . Ses frekansını cinsiyetin (dişilerin genel olarak erkeklerden daha yüksek perdeli sesi vardır) …

10 r  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Çok seviyeli modellemeye karşı ayrı model çalıştırmanın avantajları ve dezavantajları nelerdir? Daha özel olarak, bir çalışmanın, ülkedeki doktor uygulamalarında yuvalanmış hastaları incelediğini varsayalım. Üç seviyeli iç içe bir modele kıyasla her ülke için ayrı modeller çalıştırmanın avantajları / dezavantajları nelerdir?

10 multilevel-analysis  stratification 

Gelman'ı (yeniden) okudum Neden (genellikle) birden fazla karşılaştırma konusunda endişelenmek zorunda değiliz . Özellikle "Birden fazla sonuç ve diğer zorluklar" bölümünde, aynı kişi / üniteden farklı zamanlarda / koşullarda birden fazla ilgili önlemin bulunduğu durumlar için hiyerarşik bir model kullanılmıştır. Bir dizi istenen özelliğe sahip olduğu görülmektedir. Bunun mutlaka Bayesci …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

Yaklaşık 5 yıllık bir süre içinde örneklenmiş, ancak çok düzensiz bir şekilde, bir dizi farklı balığın popülasyonu için verilerim var. Bazen örnekler arasında aylar, bazen bir ayda birkaç numune vardır. Ayrıca çok sayıda 0 sayım var Bu verilerle nasıl başa çıkılır? R'de yeterince kolayca grafik yapabilirim, ancak grafikler özellikle aydınlatıcı …

10 time-series  multilevel-analysis  unevenly-spaced-time-series 

Boylamsal bir çalışmada, birimlerinin sonuçları toplam sabit ölçüm olayı ile zaman noktalarında tekrar tekrar (sabit = birimler üzerindeki ölçümler aynı anda alınır).Yben tYbentY_{it}benbenitttmmm Birimler rastgele bir tedaviye, veya bir kontrol grubuna, atanır . Tedavinin ortalama etkisini tahmin etmek ve test etmek istiyorum, yani beklentilerin zaman ve bireyler arasında alındığı. Bu …

9 mixed-model  panel-data  multilevel-analysis  random-effects-model  fixed-effects-model 

Seviye 1'de (bireysel seviye) bir açıklama değişkeni ve seviye 2'de (grup seviyesi) bir açıklama değişkeni olan aşağıdaki çok seviyeli lojistik modeli: logit (pben j) =π0 j+π1 jxben j… ( 1 )lojit(pbenj)=π0j+π1jxbenj...(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01zj+u0 j... ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+u0j...(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 j=γ10+γ11zj+u1 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+u1j...(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) burada, ve grup düzeyinde …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Hiyerarşik doğrusal regresyon yapmak için standart algoritmalar (programların aksine) var mı? İnsanlar genellikle sadece MCMC yapıyor mu yoksa daha özel, belki de kısmen kapalı form algoritmaları var mı?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

N öğesi arasında bir metrik olmayan bir mesafe tanımladığımızı varsayalım . Bu mesafeye dayanarak daha sonra Aglomeratif hiyerarşik bir kümeleme kullanıyoruz . Anlamlı sonuçlar elde etmek için bilinen algoritmaların her birini (tek / maksimum / avaerage bağlantısı vb.) Kullanabilir miyiz? Veya farklı bir deyişle, mesafe bir metrik değilse bunları kullanmayla …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering 

Hiyerarşik Bayesci modelleme için rasgele değişkenlerin değiştirilebilirliği neden önemlidir?

9 bayesian  multilevel-analysis  exchangeability 

Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Bireysel konumlar için zaman içinde tekrarlanan ölçümler yaptığım çok büyük bir veri setim var. Bazı konumlarda 10 veri noktası ve bazı konumlarda yalnızca 1 veri noktası olabilir. Karışık bir modele uyuyorum ve konumları rastgele efektler olarak kullanıyorum. Benim sorum hala sadece 1 veri noktası olan konumu kullanabilir miyim (sadece 1 …

8 mixed-model  multilevel-analysis