«mixed-model» 태그된 질문

ez패키지 사용에서 lme반복 측정 ANOVA 로 이동하려고합니다 (와 함께 사용자 정의 대비를 사용할 수 있기를 바랍니다 lme). 이 블로그 게시물 의 조언에 따라 aov( ez요청시 와 마찬가지로 ) 및을 사용하여 동일한 모델을 설정할 수있었습니다 lme. 그러나 그 게시물에 주어진 예 에서 F 값 은 ( aov와 lme내가 확인한 것) 사이에 …

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

@conjugateprior의 lm / lmer R 공식 개요를 살펴 보고 다음 항목으로 인해 혼란스러워했습니다. 이제 A는 무작위이지만 B는 고정되어 있고 B는 A 안에 중첩되어 있다고 가정합니다. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) 아래의 유사한 혼합 모델 공식 lmer(Y ~ B + (1 | A:B), data=d) 이 동일한 경우에 제공됩니다. 나는 그것이 …

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

혼합 모델에서 표본 크기를 계산하는 방법이 있는지 궁금합니다. lmerR에서 모델에 맞게 사용 하고 있습니다 (임의의 기울기와 요격이 있습니다).

23 r  mixed-model  lme4-nlme  power-analysis 

(선형) 혼합 효과 모델은 일반적으로 서로 어떻게 비교됩니까? 가능성 비율 테스트를 사용할 수 있지만 한 모델이 다른 모델의 '서브셋'이 아닌 경우 작동하지 않습니다. 모델 df의 추정은 항상 간단합니까? 고정 효과 수 + 분산 성분 수 추정? 랜덤 효과 추정값을 무시합니까? 유효성 검사는 어떻습니까? 내 첫 번째 생각은 교차 검증이지만 데이터 …

22 hypothesis-testing  mixed-model  cross-validation  aic  degrees-of-freedom 

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 …

22 r  mixed-model  stata  glmm  lme4-nlme 

회의에서 나는 다음 진술을 들었다. 5 명의 피험자에 대한 100 회 측정은 100 명의 피험자에 대한 5 회 측정보다 훨씬 적은 정보를 제공합니다. 이것이 사실이라는 것은 분명하지만, 어떻게 수학적으로 증명할 수 있는지 궁금합니다. 선형 혼합 모델을 사용할 수 있다고 생각합니다. 그러나 나는 그것들을 추정하는 데 사용되는 수학에 대해 많이 모른다. …

21 mixed-model  variance  repeated-measures  sample-size  intraclass-correlation 

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 …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

최근에 MCMC 알고리즘 (실제로 R의 MCMCglmm 함수)을 사용하여 베이지안 프레임 워크에서 회귀 혼합 모델을 피팅하는 데 착수했습니다. 나는 추정 과정의 수렴을 진단하는 방법을 이해했다고 생각합니다 (추적, geweke 플롯, 자기 상관, 사후 분포 ...). 베이지안 프레임 워크에서 저를 놀라게하는 것 중 하나는 이러한 진단을 수행하기 위해 많은 노력을 기울이고있는 반면, 적합 …

21 r  bayesian  mixed-model  mcmc  residuals 

R에서 Generalized Linear Mixed Model을 실행하고 두 예측 변수 간의 상호 작용 효과를 포함 시켰습니다. 교호 작용은 유의하지 않았지만 주 효과 (두 예측 변수)는 둘 다였습니다. 이제 많은 교과서 예에서 상호 작용에 중요한 영향이 있으면 주된 효과를 해석 할 수 없다고 말합니다. 그러나 상호 작용이 중요하지 않은 경우 어떻게해야합니까? 두 …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

다음 데이터 세트를 사용하여 사이트, 계절, 기간 및 상호 작용과 관련하여 응답 (효과)이 변경되는지 확인하고 싶었습니다. 통계에 관한 일부 온라인 포럼에서는 선형 혼합 효과 모델로 계속 진행할 것을 제안했지만 문제는 각 스테이션 내에서 복제가 무작위 화되므로 연속 시즌에 정확히 동일한 지점에서 샘플을 수집 할 기회가 거의 없다는 것입니다 (예 : …

21 r  mixed-model  lme4-nlme 

반복 측정에 문제가있는 일부 데이터로 작업하고 있습니다. 사이에 그렇게 나는 매우 다른 행동을 발견 lme()하고 lmer()내 테스트 데이터를 사용하는 이유를 알고 싶어합니다. 내가 만든 가짜 데이터 세트에는 10 명의 피험자에 대한 키와 체중 측정이 있으며 각각 두 번씩 측정됩니다. 나는 피험자들 사이에 키와 몸무게 사이에는 긍정적 인 관계가 있지만 각 …

20 r  mixed-model  lme4-nlme 

이들의 차이점은 모델의 그룹화 변수가 고정 효과 또는 랜덤 효과로 추정되는지 여부와 관련이 있다는 것을 이해하지만, 왜 그들이 동일하지 않은지 명확하지 않습니다 (동일하지 않은 경우). 작은 면적 추정을 사용할 때 이것이 어떻게 작동하는지에 특히 관심이 있습니다.하지만 관련이있는 경우 문제는 고정 및 임의 효과의 적용과 관련이 있다고 생각합니다.

20 mixed-model  blue  blup  small-area-estimation 

한 동료가 불쾌한 이분산성을 가지고 논문에 대한 생물학적 데이터를 분석하고 있습니다 (아래 그림). 그녀는 혼합 모델로 분석하고 있지만 여전히 잔차에 문제가 있습니다. 응답 변수를 로그 변환하면 문제가 해결되고이 질문에 대한 피드백을 바탕으로 적절한 접근 방법 인 것 같습니다. 그러나 원래는 혼합 모델에서 변환 된 변수를 사용하는 데 문제가 있다고 생각했습니다. …

20 mixed-model  poisson-distribution  biostatistics 

여러 대치를 사용하여 여러 개의 완성 된 데이터 집합을 얻었습니다. 완성 된 각 데이터 집합에 베이지안 방법을 사용하여 모수에 대한 사후 분포를 얻었습니다 (임의의 효과). 이 매개 변수의 결과를 어떻게 결합 / 풀링 할 수 있습니까? 더 많은 맥락 : 내 모델은 학교에 모인 개별 학생 (학생 당 한 번의 …

20 bayesian  mixed-model  missing-data