«glmm» 태그된 질문

일반화 선형 혼합 (효과) 모델은 일반적으로 비 독립 비정규 데이터 (예 : 세로 이진 데이터)를 모델링하는 데 사용됩니다.

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임의 효과가 유의한지 여부를 어떻게 테스트 할 수 있습니까?
임의의 효과를 사용해야 할 때와 그것이 언제 필요한지 이해하려고합니다. 내가 경험 한 4 개 이상의 그룹 / 개인이 있다면 (15 개의 개별 무스) 경험에 근거한 경험이있다. 이 무스 중 일부는 총 29 회 시험을 위해 2 번 또는 3 번 실험되었습니다. 위험도가 높은 환경에있을 때와 다르게 작동하는지 알고 싶습니다. 그래서 …

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일반화 선형 모형과 일반화 선형 혼합 모형의 차이점
혼합 GLM과 혼합 GLM의 차이점이 무엇인지 궁금합니다. 예를 들어 SPSS에서 드롭 다운 메뉴를 사용하면 다음 중 하나에 맞출 수 있습니다. analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear 결 측값을 다르게 처리합니까? 내 종속 변수는 이진이며 여러 범주적이고 연속적인 독립 변수가 있습니다.

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일반화 선형 (혼합) 모델 진단 (특히 잔차)
현재 어려운 카운트 데이터 (종속 변수)에 적합한 모델을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 여러 가지 다른 모델을 시도했다 (혼합 효과 모델은 데이터의 나의 종류에 필요한)와 같은 lmer과 lme4아니라 가우시안 (Gaussian) 또는 음 이항 등 다양한 가족과 함께 혼합 효과 모델 선형 일반화로 (로그로 변환). 그러나 결과 피팅을 올바르게 진단하는 …

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데이터의 일부 변동에도 불구하고 혼합 모델에서 랜덤 효과의 분산이 0 인 이유는 무엇입니까?
다음 구문을 사용하여 혼합 효과 로지스틱 회귀 분석을 실행했습니다. # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) 주제와 항목은 무작위 효과입니다. 주제 항에 대한 계수와 표준 편차가 모두 0 인 홀수 결과를 얻습니다. Generalized linear mixed …

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이항 GLMM (glmer)을 yes-no count가 아닌 백분율에 적용하는 방법은 무엇입니까?
종속 변수가 백분율 인 반복 측정 실험이 있고 독립 변수로 여러 요인이 있습니다. 이 설정을 직접 수용하는 것처럼 보이기 때문에 glmerR 패키지 를 사용 lme4하여 로지스틱 회귀 문제 (을 지정하여 family=binomial) 로 취급 하고 싶습니다 . 내 데이터는 다음과 같습니다 > head(data.xvsy) foldnum featureset noisered pooldur dpoolmode auc 1 0 …

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lme4 (> 1.0)가 장착 된 이항 GLMM의 적합성을 평가하는 방법은 무엇입니까?
나는 이항 분포와 로짓 링크 함수를 가진 GLMM을 가지고 있으며 데이터의 중요한 측면이 모델에 잘 표현되지 않았다고 생각합니다. 이것을 테스트하기 위해 데이터가 로짓 스케일의 선형 함수에 의해 잘 설명되어 있는지 여부를 알고 싶습니다. 따라서 잔차가 제대로 작동하는지 알고 싶습니다. 그러나 어떤 잔차 플롯을 플롯하고 플롯을 해석하는 방법을 알 수 없습니다. …

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glmer에서 수렴 경고의 의미
내가 사용하고 glmer으로부터 기능을 lme4R의 패키지, 그리고 내가 사용하고 bobyqa최적화 (내 경우에는 기본 즉). 경고 메시지가 표시되며 그 의미가 무엇인지 궁금합니다. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to reduce q "신뢰 영역 단계에서 …

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반응 변수가 0에서 1 사이 인 혼합 모델을 맞추는 방법은 무엇입니까?
내가 사용하려고 lme4::glmer()바이너리 아닌 종속 변수지만, 0과 1 사이의 연속 변수와 이항 일반화 된 혼합 모델 (GLMM)를 맞게. 이 변수를 확률로 생각할 수 있습니다. 사실 그것은 이다 사람을 대상으로하여 (실험하는 I 도움말 분석에)보고 된 확률. 즉 그건 아니 는 "이산"분수하지만, 연속 변수입니다. 내 glmer()(아래 참조) 예상대로 호출이 작동하지 않습니다. 왜? …

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관측치가 1 인 랜덤 효과는 일반 선형 혼합 모형에 어떤 영향을 줍니까?
임의 효과로 사용하려는 변수에 일부 수준에 대한 단일 관측치 만있는 데이터 세트가 있습니다. 이전 질문에 대한 답변을 바탕으로 원칙적으로 이것이 좋을 수 있다는 것을 모았습니다. 관측치가 1 개인 피사체에 혼합 모델을 적용 할 수 있습니까? 무작위 절편 모델-대상 당 하나의 측정 그러나 두 번째 링크에서 첫 번째 답변은 다음과 같습니다. …

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랜덤 효과 로지스틱 회귀 분석을위한 ICC 계산
로지스틱 회귀 모델을 다음과 같은 형식으로 실행하고 있습니다. lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) 일반적으로 절편 및 잔차 분산에서 ICC를 계산하지만 모형 요약에는 잔차 분산이 포함되지 않습니다. 이것을 어떻게 계산합니까?

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오프셋이있는 포아송 랜덤 효과 모델의 과대 산포 및 모델링 대안
개체 내 실험을 사용하여 실험 연구의 카운트 데이터를 모델링 할 때 여러 가지 실용적인 질문에 부딪 쳤습니다. 실험, 데이터 및 지금까지 수행 한 작업에 대해 간단히 설명하고 질문을합니다. 응답자의 샘플에 4 개의 다른 영화가 순서대로 표시되었습니다. 각 영화가 끝난 후 인터뷰를 진행하여 RQ에 관심이있는 특정 진술 (예측 카운트 변수)의 발생 …

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R에서 lmer ()를 사용하여 Poisson GLMM에서과 분산을 테스트하는 방법은 무엇입니까?
다음과 같은 모델이 있습니다. > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... 이것은 요약 출력입니다. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 Random effects: …

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한계 모델 대 랜덤 효과 모델 – 둘 중에서 선택하는 방법? 평신도를위한 조언
marginal model 과 random-effects model 에 대한 정보 와 그 중에서 선택하는 방법을 찾을 때 일부 정보를 찾았지만 수학적 추상 설명 (예 : https : //stats.stackexchange .com / a / 68753 / 38080 ). 어딘가 에서이 두 가지 방법 / 모델 ( http://www.biomedcentral.com/1471-2288/2/15/ ) 사이의 매개 변수 추정치 사이에 실질적인 …

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일반화 선형 혼합 모델 : 진단
임의의 가로 채기 로지스틱 회귀 분석 (반복 된 측정으로 인해)이 있으며 특이 치 및 영향력있는 관측에 관한 진단을하고 싶습니다. 눈에 띄는 관측치가 있는지 알아보기 위해 잔차를 살펴 보았습니다. 그러나 나는 또한 Cook의 거리 또는 DFFITS와 같은 것을보고 싶습니다. Hosmer와 Lemeshow (2000)는 상관 된 데이터에 대한 모델 진단 도구가 없기 때문에 …

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이항 GLMM (glmer)을 비율 또는 분수 인 반응 변수에 맞추기
나는 누군가가 내가 비교적 간단한 질문이라고 생각하는 것을 도울 수 있기를 바라고 있으며, 나는 대답을 알고 있다고 생각하지만 확인 없이는 내가 확신 할 수없는 것이되었습니다. 카운트 변수를 반응 변수로 사용하고 비례 비율로 변수가 어떻게 변하는 지 측정하고 싶습니다. 보다 상세하게는, 반응 변수는 다수의 부위에서 곤충 종의 존재 횟수이므로, 예를 들어 …

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