«lme4-nlme» 태그된 질문

다단계 회귀에서 표준화 된 (고정 효과) 회귀 가중치를 어떻게 얻을 수 있습니까? 그리고 "애드온 (add-on)"으로서 : mer(개체 lmer의 lme4패키지 기능 에서 R) 객체 에서 이러한 표준화 된 가중치를 얻는 가장 쉬운 방법은 무엇입니까 ?

11 r  multilevel-analysis  lme4-nlme  regression-coefficients  standardization 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

퇴적 미생물 활동에 대한 건조의 영향을 평가하기 위해 데이터 세트를 작업 중입니다. 건조의 영향이 퇴적물 형태 및 / 또는 퇴적물 내 깊이에 따라 달라지는지를 결정하는 것이 목적입니다. 실험 설계는 다음과 같습니다. 첫 번째 요소 퇴적물 은 세 가지 유형의 퇴적물 (코드화 된 Sed1, Sed2, Sed3)에 해당합니다. 각 유형의 퇴적물에 대해, …

11 mixed-model  interaction  post-hoc  lme4-nlme 

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 …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

최근에 이러한 공변량에 대한 시간 지연을 도입하지 않고 시간에 따른 공변량을 종 방향 혼합 모델에 통합 할 수 없다고 들었습니다. 이것을 확인 / 거부 할 수 있습니까? 이 상황에 대한 언급이 있습니까? 나는 명확히 할 간단한 상황을 제안한다. 40 명의 피험자에서 정량적 변수 (y, x1, x2, x3)의 측정 (30 회 …

11 r  mixed-model  lme4-nlme 

반복 측정 (2x2x2) lm과 lmer반복 측정 사이에 여러 상호 작용 테스트를 재현하려고합니다 . 두 방법을 비교하고 싶은 이유는 SPSS의 반복 측정에 대한 GLM이 lm여기에 제시된 방법 과 정확히 동일한 결과를 산출하기 때문에 결국 SPSS와 R-lmer를 비교하고 싶기 때문입니다. 지금까지 이러한 상호 작용 중 일부만 (근접 적으로) 재현했습니다. 내 요점을 더 …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

손으로 선형 혼합 모델에서 랜덤 효과 예측을 계산하려고 시도하고 Generalized Additive Models 에서 Wood가 제공 한 표기법을 사용하여 R (pg 294 / pg 307 of pdf)을 사용하여 각 매개 변수에 대해 혼란스러워합니다. 나타냅니다. 아래는 Wood의 요약입니다. 선형 혼합 모형 정의 와이= Xβ+ Zb + ϵ와이=엑스β+지비+ϵ Y = X\beta + Zb …

10 mixed-model  lme4-nlme 

이 게시물에 대응하기 위해 연속 변수를 사용하여 데이터를 시뮬레이션하고 상관 된 절편과 기울기에 대출했습니다. 사이트 와 사이트 외부 에이 주제 에 대한 훌륭한 게시물이 있지만 간단한 실제 시나리오와 비슷한 시뮬레이션 된 데이터를 사용하여 처음부터 끝까지 예제를 작성하는 데 어려움이있었습니다. 따라서 문제는 이러한 데이터를 시뮬레이션하고로 "테스트"하는 방법입니다 lmer. 많은 사람들에게 새로운 …

10 regression  mixed-model  lme4-nlme 

에서 lmer내 기능 lme4에 R임의 효과의 모델 매트릭스 구성에 대한 요구가 같은 설명, 여기 , 페이지 7-9.ZZZ 계산 하는 것은 J_i 및 X_i 의 두 행렬의 KhatriRao 및 / 또는 Kronecker 곱을 수반 합니다. J i X iZZZJiJiJ_iXiXiX_i 행렬 JiJiJ_i 는 한 입 가득입니다. "그룹화 인자 지수의 지표 행렬"이지만 더 …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

R( lme4package) 의 선형 혼합 효과 모델에서 사후 테스트를 수행하고 있습니다. 내가 사용하고 multcomp패키지 ( glht()후 임시 테스트를 수행하는 기능). 내 실험 설계는 임의의 블록 효과로 반복 측정됩니다. 모델은 다음과 같이 지정됩니다. mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), data = mydata, REML = TRUE) 여기에 내 데이터를 …

10 mixed-model  post-hoc  lsmeans  lme4-nlme 

긍정적 인 연속적인 세 개의 변수 y와 범주 형인 세 개의 변수가 주어지면 다음 과 같은 두 가지 후보 모델이 있습니다.xz fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) 과 fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) 어떤 모델이 …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

참가자 ( ) 및 항목 ( )에 대한 교차 임의 효과가 m_plot적용된 다음 모델이 있습니다 .lme4::lmerlfdncontent Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr lfdn (Intercept) 172.173 13.121 role1 62.351 7.896 0.03 inference1 24.640 4.964 0.08 -0.30 inference2 52.366 7.236 -0.05 0.17 -0.83 inference3 21.295 4.615 -0.03 0.22 0.86 -0.77 content …

10 mixed-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

라이브러리 lmer에서 사용하는 다단계 모델을 훈련시키기 위해 공식 1을 지정해야합니다 lme4 R. 나는 수많은 교과서와 튜토리얼을 읽었지만 제대로 이해하지 못했습니다. 다음은 이 튜토리얼 에서 방정식으로 공식화하고 싶은 예입니다 . 우리는 다양한 시나리오에서 성별 (여성은 일반적으로 남성보다 음높이가 높음)과 사람의 태도 (정중 한 응답이든 비공식적 인 응답이든)에 따라 음성 주파수를 모델링하려고합니다. …

10 r  multilevel-analysis  lme4-nlme 

R에서 반응 시간 실험 결과를 분석하고 있습니다. 반복 측정 ANOVA (2 수준의 개체 내 요인 1 및 2 수준의 개체 간 요인 1)를 반복해서 실행했습니다. 비슷한 선형 혼합 모델을 실행했으며를 사용하여 분산 분석 결과를 ANOVA 테이블 형식으로 요약하려고했습니다 lmerTest::anova. 나에게 잘못하지 마십시오 : 나는 동일한 결과를 기대하지 않았지만 결과의 자유도에 …

10 anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc