«mixed-model» 태그된 질문

R의 lme4 패키지를 사용하여 혼합 효과 모델링을 살펴 보았습니다. 주로 lmer명령을 사용하고 있으므로 해당 구문을 사용하는 코드를 통해 질문을 제기합니다. 일반적인 쉬운 질문 일 수 있다고 생각합니다 lmer. 동일한 데이터 집합을 기반으로 가능성 비율 을 사용하여 구성된 두 모델을 비교해도 괜찮 습니까? 나는 그 대답이 "아니오"여야한다고 생각하지만, 틀릴 수 있습니다. …

20 r  mixed-model  lme4-nlme  likelihood-ratio 

다중 대치 (MI)의 논리는 누락 된 값을 한 번이 아니라 여러 번 (일반적으로 M = 5) 번 대치하여 M이 완료된 데이터 세트를 생성하는 것입니다. 그런 다음 M 완료 데이터 세트를 완료 데이터 방법으로 분석하여 M 추정치 및 표준 오류를 Rubin 공식을 사용하여 결합하여 "전체"추정치 및 표준 오류를 얻습니다. 지금까지는 훌륭하지만 …

20 modeling  confidence-interval  mixed-model  data-imputation 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

쌍을 이루는 t- 검정 은 단방향 반복 측정 (또는 개체 내) 분산 분석과 선형 혼합 효과 모델의 특별한 경우이며 lme () 함수를 사용하여 R의 nlme 패키지 아래 그림과 같이. #response data from 10 subjects under two conditions x1<-rnorm(10) x2<-1+rnorm(10) # Now create a dataframe for lme myDat <- data.frame(c(x1,x2), c(rep("x1", …

20 r  mixed-model  t-test  repeated-measures  lme4-nlme 

과목 디자인 내에서 양방향으로 얻은 다음 데이터를 고려하십시오. df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim Cued Neu 9 …

19 mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme  likelihood-ratio 

GLMM을해야한다고 mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) 이러한 모델은 일반적인 의미에서 중첩되지 않습니다. a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

시간이 지남에 따라 일부 카운트 데이터의 랜덤 효과 모델을 작업 중이고 일부 트렌드를 제어하려고한다고 가정합니다. 일반적으로 다음과 같은 작업을 수행합니다. lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") 에 대한 2 차 도형을 포함합니다 t. LOESS 스무더 또는 스플라인과 같은보다 정교한 스무딩 기술을 사용하여 해당 관계를 모델링 할 수 있습니까?

19 mixed-model  lme4-nlme  splines 

혼합 모델로 나를 혼란스럽게 만드는 차이점이 있으며, 명확성을 얻을 수 있는지 궁금합니다. 카운트 데이터의 혼합 모델이 있다고 가정 해 봅시다. 고정 효과 (A)와 시간 (T)에 대한 또 다른 변수로 원하는 변수가 있습니다 (예 : "사이트"변수). 내가 이해 한대로 : glmer(counts ~ A + T, data=data, family="Poisson") 고정 효과 모델입니다. glmer(counts …

19 r  mixed-model  lme4-nlme 

반복 측정 ANOVA에 대한 결과를 복제하기 lme위해 nlme패키지 를 사용하려고합니다 aov. 단일 요인 반복 측정 실험과 대상 간 요인 하나와 대상 내 요인 하나를 사용하는 2 요인 실험에 대해이 작업을 수행했지만 2 요인 실험을 수행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. -인자를 고려한다. 아래에 예가 나와 있습니다. A및 B고정 효과 계수이고 subject랜덤 …

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

기본적으로 궁금한 점은 서로 다른 공분산 구조가 적용되는 방식과 이러한 행렬 내부의 값이 계산되는 방식입니다. lme ()과 같은 함수를 사용하면 원하는 구조를 선택할 수 있지만 어떻게 계산되는지 알고 싶습니다. 선형 혼합 효과 모델 .와이= Xβ+ Zu + ϵY=Xβ+Zu+ϵY=X\beta+Zu+\epsilon 여기서 및 입니다. 더욱이:유 ∼디엔( 0 , D )u∼dN(0,D)u \stackrel{d}{\sim} N(0,D)ϵ ∼디엔( …

19 mixed-model  random-effects-model  covariance  covariance-matrix 

이 데이터를 고려하십시오 : dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

0과 1 사이의 비율 인 응답 변수가있는 모델을 만들려고하는데 여기에는 꽤 많은 0과 1이 있지만 그 사이의 많은 값이 포함됩니다. 베타 회귀 분석을 시도하고 있습니다. R (betareg)에 대해 찾은 패키지는 0과 1 사이의 값만 허용하지만 0이나 1은 포함하지 않습니다. 이론적으로 베타 분포가 0 또는 1의 값을 처리 할 수 ​​있어야한다는 …

19 regression  mixed-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

이 질문에 대한 응답으로 참가자에게 무작위로 다른 범주의 그림을 제공 한 내 디자인이 반복 측정 ANOVA를 사용해야하는 예인지 여부와 관련하여 혼합 모델을 대신 사용해야한다는 대답을 얻었습니다. 나는 두 가지 형태의 의존성이 있기 때문에 : 주제와 범주. 내 질문은 지금 :이 유형의 반복 측정 디자인을 수행 할 때 항상 이런 방식으로 …

19 anova  mixed-model  repeated-measures 

ANOVA 및 REGRESSION에 해당하는 베어링을 가져 오려고이 임시 (진행중인) 시도를 완료하는 데 도움을받을 수 있습니까? 이 두 가지 방법론의 개념, 명명법 및 구문을 조정하려고 노력했습니다. 이 사이트에는 공통점에 대한 많은 게시물이 있습니다 (예 : this 또는 this ). 그러나 시작할 때 빠른 "현재 위치"맵을 유지하는 것이 좋습니다. 이 게시물을 업데이트 …

18 regression  anova  mixed-model 

나는 여러 권의 책 (Raudenbush & Bryk, Snijders & Bosker, Gelman & Hill 등)과 여러 기사 (Gelman, Jusko, Primo & Jacobsmeier 등)를 훑어 보았지만 여전히 내 머리를 감싸지 않았습니다. 군집 표준 오차와 다단계 모델링의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 본인은 연구 질문과 관련된 부분을 이해합니다. 다단계 모델링에서만 얻을 수있는 특정 유형의 …

18 mixed-model  multilevel-analysis  clustered-standard-errors