«mixed-model» 태그된 질문

혼합 (일명 멀티 레벨 또는 계층 적) 모델은 고정 효과와 임의 효과가 모두 포함 된 선형 모델입니다. 세로 또는 중첩 데이터를 모델링하는 데 사용됩니다.

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트윈 스터디 데이터를 사용한 선형 혼합 효과 모델링
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} …

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R에서 임의의 효과를 갖는 깨진 스틱 / 조각 별 선형 모델에서 중단 점 추정 [코드 및 출력 포함]
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. …

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종단 데이터 셋을 분석 할 때 aov ()와 lme ()를 사용하는 것의 차이점은 무엇입니까?
누구든지 종단 데이터 사용 aov()과 lme()분석 의 차이점 과이 두 가지 방법의 결과를 해석하는 방법을 구별 할 수 있습니까 ? 다음, 나는 같은 사용하여 데이터 세트 분석 aov()및 lme()2 개 다른 결과를 얻었다. 를 사용하면 aov()치료 상호 작용으로 시간에 중요한 결과를 얻었지만 선형 혼합 모델을 피팅하면 치료 상호 작용으로 시간이 …

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복합 대칭 인 경우 (0 + factor) 및 (1 | group) + (1 | group : factor) 랜덤 효과 사양의 동등성
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) …

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분산 분석은 최대 가능성이 아닌 순간의 방법에 의존합니까?
ANOVA는 모멘트 방법을 사용하여 추정을 수행한다고 여러 곳에서 언급했습니다. 비록 순간의 방법에 익숙하지는 않지만, 그것이 최대 가능성의 방법과는 다르고 그와 동등한 것이 아니라는 것을 이해하기 때문에 나는 그 주장에 혼란을 느낀다. 반면, ANOVA는 범주 형 예측 변수를 사용하는 선형 회귀로 볼 수 있으며 회귀 모수에 대한 OLS 추정 은 최대 …

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관측치가 독립적이지 않은 경우 잘못된 추론
나는 기본적인 선형 모델에서 추론이 유효하기 위해서는 관측이 독립적이어야한다는 기초 통계에서 배웠다. 클러스터링이 발생하면이를 고려하지 않는 한 더 이상 독립성이 더 이상 유효하지 않은 추론으로 이어질 수 없습니다. 이러한 클러스터링을 설명하는 한 가지 방법은 혼합 모델을 사용하는 것입니다. 시뮬레이션 여부에 관계없이 예제 데이터 세트를 찾고 싶습니다. 클러스터 된 데이터를 분석하기 …

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혼합 효과 모델에 대한 예측 : 임의 효과로 무엇을해야합니까?
이 가상의 데이터 세트를 고려해 봅시다 : set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) lme랜덤 효과 모델로 응답을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다 . require(nlme) model …


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선형 혼합 효과 모델
나는 LME 모델이 정확도 데이터 분석에서 (즉, 심리학 실험에서) 더 전통적인 방법 (예를 들어, ANOVA)이 할 수없는 이항 및 기타 비정규 분포와 함께 작동 할 수 있다는 점에서 더 잘 들었다. 이러한 다른 분포를 통합 할 수있는 LME 모델의 수학적 기초는 무엇이며,이를 설명하는 기술이 아닌 논문은 무엇입니까?

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혼합 효과 모델 (LME4)에서 사례에 대한 경사 추출
다음 단락에서 설명한 것처럼 혼합 효과 모델에서 각 개인의 기울기를 추출하고 싶습니다. 혼합 효과 모델은 고정 효과로서 연령, 성별 및 교육 기간에 대한 용어를 포함하여인지 요약 측정에서 개별 변화 경로를 특성화하는 데 사용되었습니다 (Laird and Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c) ... 연령, 성별 및 교육의 효과에 대한 조정 …
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Nakagawa & Schielzeth (2013) R2glmm 방법을 사용하여 혼합 모형에서
혼합 모델에서 값 계산에 대해 읽었으며 R-sig FAQ,이 포럼의 다른 게시물 (몇몇 링크하지만 평판이 충분하지 않음) 및 R 을 사용하는 것으로 이해하는 몇 가지 다른 참조를 읽었습니다. 혼합 모델의 맥락에서 2 개의 값은 복잡합니다.아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2 그러나 최근에이 두 논문을 접했습니다. 이 방법들이 유망한 것처럼 보이지만 (나는) 통계학자가 아니므로 다른 …

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선형 혼합 효과 모델의 결과를 설명하기위한 플롯
나는 R에서 선형 혼합 효과 모델링을 사용하여 일부 데이터를 분석했습니다. 결과가 담긴 포스터를 만들 계획이며 혼합 효과 모델을 경험 한 사람이 결과를 설명하는 데 사용할 플롯을 제안 할 수 있는지 궁금합니다. 모델. 잔차 그림, 적합치 대 원래 값의 그림 등을 생각하고있었습니다. 나는 이것이 내 데이터에 크게 의존한다는 것을 알고 있지만 …

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비선형 혼합 모형 (nlme) 예측에 대한 신뢰 구간
비선형 혼합 nlme모형 의 예측에 대한 95 % 신뢰 구간을 얻고 싶습니다 . 아무것도 표준 내에서이 작업을 수행하기 위해 제공되기 때문에 nlme, 나는 "인구 예측 간격"의 방법을 사용하는 것이 올바른 것처럼, 궁금 모델의 맥락에서 벤 Bolker의 책 장에 설명 된 최대 우도에 맞게 의 아이디어를 기반으로, 적합 모형의 분산 공분산 …

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동일한 그룹에있는 두 개의 무작위로 그려진 단위 간의 예상 상관 관계에 따른 ICC
다단계 모델링에서 클래스 내 상관 관계는 종종 랜덤 효과 ANOVA에서 계산됩니다. yij=γ00+uj+eijyij=γ00+uj+eij y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} 여기서 는 레벨 2 잔차이고 는 레벨 1 잔차입니다. 그런 다음 와 의 분산에 대한 추정값 인 및 를 다음 방정식에 연결합니다.ujuju_jeijeije_{ij}σ^2uσ^u2\hat{\sigma}_u^2σ^2eσ^e2\hat{\sigma}_e^2ujuju_jeijeije_{ij} ρ=σ^2uσ^2u+σ^2eρ=σ^u2σ^u2+σ^e2 ρ = \frac{\hat{\sigma}_u^2}{\hat{\sigma}_u^2 +\hat{\sigma}_e^2} (2002) 혹스는 P15에 기록 …

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기본 lme4 옵티마이 저는 고차원 데이터에 대해 많은 반복이 필요합니다
TL은, DR은 : lme4최적화 기본적 모델 파라미터의 수에 선형으로 나타날 것이다 방법 등가보다 느리게 glm그룹 더미 변수 모델. 속도를 높이기 위해 할 수있는 일이 있습니까? 상당히 큰 계층 적 로짓 모델 (~ 50k 행, 100 열, 50 그룹)을 맞추려고합니다. 일반 로짓 모델을 데이터에 그룹화하면 (그룹에 더미 변수가 있음) 제대로 작동하지만 …

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