혼합 모델에 대한 교차 검증?


9

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!


2
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.
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!
Pradeep Babu

답변:


3

Fang (2011) 은 혼합 모델에 적용된 AIC와 클러스터 간 교차 검증을 적용한 AIC 간의 점근 적 동등성을 입증했습니다. 아마도 이것은 검토자를 만족 시켜서 AIC를 요청한 것에 대한 계산하기 쉬운 근사치로 간단히 계산할 수 있습니까?


감사! 이것은 유용하게 보입니다. 실제로 BIC를 이미 계산했지만 검토자가 교차 유효성 검사 결과를 확인하려고합니다. ;-) 우리가 가진 일부 데이터 세트는 상대적으로 작습니다. 따라서 그러한 점근 적 행동은 예상되지 않는다는 주장을 할 수 있습니다. 그러나 BIC 결과를 발표 할 때 FIC (2011)를 인용 할 수있을 것입니다.
Ting Qian

2
나는 AIC와 BIC가 근본적으로 다른 질문에 대답하려고 할 때 무의식적으로 동등한 것으로 생각하지 않습니다. 참조 : stats.stackexchange.com/questions/577/…
Mike Lawrence

그리고 여기 AIC 및 BIC에 대한 자세한 비교는 다음과 같습니다 smr.sagepub.com/cgi/doi/10.1177/0049124103262065
마이크 로렌스

0

Colby and Bair (2013)는 비선형 혼합 효과 모델에 적용 할 수있는 교차 검증 방법을 개발했습니다. 자세한 내용을 보려면 이 링크 를 방문하십시오 .


1
Crossvalidated에 오신 것을 환영합니다. 답변에 더 많은 정보를 추가하십시오. 기사의 가장 중요한 부분을 간략하게 설명 할 수 있습니다.
Ferdi
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.