«random-effects-model» etiketlenmiş sorular

Özellikle, doğrusal karışık efektler modelindeki sabit etkilerin standart hataları nasıl hesaplanmalıdır (sıkça)? Laird ve Ware [1982] 'de sunulanlar gibi tipik tahminlerin ( ) tahmini varyans bileşenleri gerçek değerlermiş gibi değerlendirildiğinden boyut olarak küçümsenir.Var(β^)=(X′VX)−1Var(β^)=(X′VX)−1{\rm Var}(\hat\beta)=(X'VX)^{-1} R için paketteki lmeve summaryfonksiyonları tarafından üretilen nlmeSE'lerin, yukarıda verilen varyans-kovaryans matrisinin köşegenlerinin kare köküne eşit …

18 r  mixed-model  random-effects-model 

Arka plan: Not: Veri kümem ve r kodum aşağıdaki metinde yer almaktadır R'de lme4 paketi kullanılarak oluşturulan iki karışık efekt modelini karşılaştırmak için AIC'yi kullanmak istiyorum. Her modelin bir sabit etkisi ve bir rastgele etkisi vardır. Sabit etki modeller arasında farklılık gösterir, ancak rastgele etki modeller arasında aynı kalır. Ben …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

lmer()Modelimin çıktısını anlamada sorun yaşıyorum . Değişen Devlet kesişimleri / Durum rastgele etkileri olan bir sonuç değişkeninin (Destek) basit bir modelidir: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Sonuçları summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 12107 -6041 …

16 r  mixed-model  random-effects-model  lme4-nlme 

Güçlü kümelenmenin olduğu verilerle kullanılacak uygun önyükleme tekniği ile ilgili bir sorum var. Modelin hangi bakım bölümlerinin en yüksek seans sıklığını içerdiğini (üst kısım) ne kadar iyi tahmin ettiğini belirlemek için, mevcut temel modeli daha yeni talep verileri üzerinde puanlayarak sigorta talep verileri üzerindeki çok değişkenli karışık etkileri öngörme modelini …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

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 

Öğrenci sınav notlarının, öğrencilerin çalıştığı saat sayısından nasıl etkilendiğini merak ettiğimizi varsayalım. Bu ilişkiyi keşfetmek için aşağıdaki doğrusal regresyonu yürütebiliriz : exam.gradesben= a + β1× saat okudu.ben+ ebenexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Ancak, birkaç farklı okuldan öğrencileri örneklersek, aynı okuldaki öğrencilerin farklı okullardaki öğrencilerden daha …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

Birisi sabit / rastgele efekt modellerini anlamama yardımcı olabilir mi? Bu kavramları sindirdiyseniz ya da beni herhangi bir karışıklık olmadan öğrenebilmem için belirli bir adresle (sayfa numarası, bölüm vb.) Kaynağa (kitap, notlar, web sitesi) yönlendirirseniz kendi yolunuzla açıklayabilirsiniz. Bu doğru mu? "Genel olarak sabit etkilerimiz var ve rastgele etkiler özel …

14 mixed-model  modeling  random-effects-model  fixed-effects-model 

R öğrenmeye dalmak üzereyim ve öğrenme projem, tahmini bir denklem geliştirmek için bir veri kümesine karışık veya rastgele etkiler regresyonunun uygulanmasını gerektirecektir. Bu yazıda yazarın endişesini paylaşıyorum Karışık efekt modelleri için nlme veya lme4 R kütüphanesi nasıl seçilir? NLME veya LME4'ün kendimi tanımak için daha iyi bir paket olup olmadığını …

14 r  regression  random-effects-model 

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 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Son zamanlarda ampirik Bayes (Casella, 1985, Ampirik Bayes veri analizine giriş) hakkında bir şeyler okudum ve rastgele etkiler modeline çok benziyordu; çünkü her ikisinin de küresel ortama daralmış tahminleri var. Ama bunu tam anlamıyla okumadım ... Aralarındaki benzerlik ve farklılıklar hakkında herhangi bir görüş sahibi olan var mı?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

Not: önceki sorumun yasal nedenlerle silinmesi gerektiğinden, bu soru bir gönderidir. Fonksiyonlu SAS PROC MIXED karşılaştırarak birlikte lmegelen nlmeR paketin, bazı çok kafa farklılıklar tökezledi. Daha spesifik olarak, farklı testlerdeki özgürlük dereceleri ve arasında farklılık gösterir PROC MIXEDve lmenedenini merak ettim. Aşağıdaki veri kümesinden başlayın (R kodu aşağıda verilmiştir): ind: …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Bireysel kurbağa yavrularının "aktivite seviyesini" ölçen oranlardan oluşan bir veri setim var, bu nedenle değerleri 0 ile 1 arasında bağlı hale getiriyorum. Bu veriler, bireyin belirli bir zaman aralığında (hareket için 1, Hiçbir hareket için 0) ve ardından kişi başına bir değer oluşturmak için ortalaması alınır. Ana sabit etkim "yoğunluk …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

Düzenleme teknikleri ile kement, sırt regresyonu, elastik ağ ve benzerlerinden bahsediyorum. Yatarak tedavi gören hastaların kalış sürelerinin tahmin edildiği demografik ve tanı verilerini içeren sağlık hizmeti verileri üzerinde bir öngörme modeli düşünün. Bazı bireyler için, başlangıç ​​süresi boyunca ilişkili olan çoklu LOS gözlemleri (yani birden fazla IP bölümü) vardır. Örneğin, …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

Marjinal model ve rastgele etkiler modeli ve aralarında nasıl seçim yapılacağı hakkında herhangi bir bilgi ararken bazı bilgiler buldum ama daha fazla veya daha az matematiksel soyut açıklama (örneğin burada: https: //stats.stackexchange) .com / a / 68753/38080 ). Bir yerde, bu iki yöntem / model ( http://www.biomedcentral.com/1471-2288/2/15/ ) arasında bir …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model