«lme4-nlme» 태그된 질문

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

이력서 질문 혼합 효과 모델에 대해 (a) 상세하고 간결한 수학적 표현을 제공하려고합니다. lme4R 에서 패키지를 사용하고 있습니다. 모델에 올바른 수학 표현은 무엇입니까? 데이터, 과학 질문 및 R 코드 내 데이터 세트는 다른 지역의 종으로 구성됩니다. 종의 유병률이 멸종 (멸종이 반드시 영구적 일 필요는 없으며, 재 식민지화 될 수 있음)으로 이어 …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

lmer (실제로 glmer)의 출력을 장난감 이항 예제와 일치시키고 싶습니다. 나는 삽화를 읽었고 무슨 일이 일어나고 있는지 이해한다고 믿는다. 그러나 분명히 나는하지 않습니다. 막힌 후, 나는 무작위 효과의 관점에서 "진실"을 고쳤으며, 고정 된 효과 만 추정 한 후에 갔다. 아래 에이 코드를 포함시킵니다. 그것이 합법적임을 알기 위해 주석을 달아 + Z …

15 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme 

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. …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

나는 현재 일부 작업을 검토하고 있으며 다음과 같은 문제를 겪었습니다. lmer을 사용하여 두 가지 혼합 모델이 R로 장착됩니다. 모형은 중첩되지 않으며 우도 비 검정으로 비교됩니다. 요컨대, 내가 가진 것의 재현 가능한 예는 다음과 같습니다. set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = factor(rep(1:2,times=50)) C = rep(1:4, times=25) m1 = …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

불균형 반복 측정 데이터를 분석하도록 설정했으며, 대부분의 통계 패키지가 ANOVA (즉, 유형 III 제곱합)로이를 처리하는 방식이 잘못되었음을 읽었습니다. 따라서 혼합 효과 모델을 사용하여 이러한 데이터를 분석하고 싶습니다. 에서 혼합 모델에 대해 많이 읽었 R지만 여전히 R혼합 효과 모델에 익숙하지 않고 제대로 작동하고 있다고 확신하지 못합니다. 아직 "전통적인"방법으로 이혼 할 수는 …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

교차 혼합 효과 모델을 지정할 때 상호 작용을 포함하려고합니다. 그러나 다음과 같은 오류 메시지가 나타납니다. Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) 모델은 다음과 같습니다. 1. 3 가지 …

14 mixed-model  lme4-nlme 

혼합 모델 / lmer 사용에 대한 질문이 있습니다. 기본 모델은 다음과 같습니다. lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) 그룹과 조건은 모두 요인입니다. 그룹에는 두 가지 수준 (groupA, groupB)이 있고 조건에는 세 가지 수준 (condition1, condition2, condition3)이 있습니다. 그것은 인간 대상의 데이터이므로 pptid는 각 사람에게 무작위 효과입니다. 모델은 …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

나는 두 개의 다른 출처에서 온 다른 가족을 키우는 실험을 수행했습니다. 각 가족에게는 두 가지 치료법 중 하나가 배정되었습니다. 실험 후 나는 각 개인에 대한 몇 가지 특성을 측정했다. 치료 또는 소스의 효과와 상호 작용을 테스트하기 위해 가족과 함께 임의 요인으로 선형 혼합 효과 모델을 사용했습니다. lme(fixed=Trait~Treatment*Source,random=~1|Family,method="ML") 지금까지는 상대적 분산 …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

내가 가진 가정 응답을 제공합니다 각각 누구의 참가자, 20 배, 10 조건 하나와 또 다른 10를. 각 조건에서 를 비교하는 선형 혼합 효과 모델에 적합합니다 . 다음은 패키지를 사용하여이 상황을 시뮬레이션하는 재현 가능한 예제 입니다 .NNNYYYYY와이Ylme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition | participant_id)" d <- expand.grid(participant_id=1:40, trial_num=1:10) d …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

번째 패밀리의 번째 형제에서 측정 한 응답 변수 있다고 가정합니다. 또한, 일부 행동 데이터 는 각 과목에서 동시에 수집되었습니다. 다음 선형 혼합 효과 모델로 상황을 분석하려고합니다.yijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + \alpha_1 x_{ij} + \delta_{1i} x_{ij} + \varepsilon_{ij} 여기서 및 은 각각 고정 절편 및 기울기이고, 는 임의 기울기이며 는 잔차입니다.α0α0\alpha_0α1α1\alpha_1δ1iδ1i\delta_{1i}εijεij\varepsilon_{ij} …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

다른 랜덤 효과를 추정해야 할 때 R이 고정 선형 또는 랜덤 매개 변수로 조각 선형 모델에서 중단 점을 추정하는 방법을 알려주십시오. 아래에 임의의 기울기 분산과 4의 중단 점에 대한 임의의 y 절편 분산과 하키 스틱 / 깨진 스틱 회귀에 맞는 장난감 예제가 포함되어 있습니다. 브레이크 포인트를 지정하는 대신 추정하고 싶습니다. …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Douglas Bates는 다음 모델이 "벡터 값 랜덤 효과에 대한 분산 공분산 행렬에 복합 대칭이라는 특수한 형태가있는 경우"( 이 프레젠테이션의 슬라이드 91)에 해당 한다고 설명 합니다. m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) + (1|group:factor), data) 특히 Bates는이 예제를 사용합니다. library(lme4) …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

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?

13 logistic  lme4-nlme  glmm