동료와 저는 R에서 다양한 선형 및 비선형 혼합 효과 모델을 피팅하고 있습니다. 관찰 된 효과가 상대적으로 일반화되는지 확인할 수 있도록 피팅 된 모델에 대해 교차 검증을 수행해야합니다. 이것은 일반적으로 사소한 작업이지만 우리의 경우 전체 데이터를 공통 레벨을 공유하지 않는 교육 부분과 테스트 부분 (CV 목적)으로 분할해야합니다. 예를 들어
훈련 데이터는 그룹 1,2,3,4; 그런 다음 적합 모델은 그룹 5에서 교차 검증됩니다.
따라서 훈련 데이터에서 추정 된 그룹 기반 임의 효과가 테스트 데이터에 적용되지 않기 때문에 문제가 발생합니다. 따라서 모델을 이력서 할 수 없습니다.
이것에 대한 비교적 간단한 해결책이 있습니까? 아니면이 문제를 해결하기 위해 패키지를 작성한 사람이 있습니까? 어떤 힌트라도 환영합니다!
감사!
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작은 면적 추정에서는 "샘플이없는"작은 면적과 동일한 문제가 있습니다. 일반적으로 수행되는 작업은 샘플에서 벗어난 임의 효과를 0으로 추정하는 것입니다 (임의의 효과가 정규 분포를 가정 할 때 가장 가능성이 높은 값). 효과적으로 예측을 위해서만 모델의 "합성"또는 고정 부분을 사용합니다.
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확률 론적
chanceislogic / Ting Qian, 지금이 문제와 씨름하고 있습니다. 샘플 외부 효과를 0으로 지정하는 방법을보고 싶습니다. 여기에서 답변을 편집하고 R 코드를 표시 할 수 있습니까? 감사!
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Pradeep Babu