«multilevel-analysis» 태그된 질문

현재 메타 분석을 진행 중이며 샘플에 중첩 된 여러 효과 크기를 분석해야합니다. 다른 가능한 전략 (예 : 의존도 무시, 연구 내 효과 크기 평균화, 하나의 효과 크기 선택 또는)과는 대조적으로 Cheung (2014)의 3 단계 메타 분석 접근법에 의존하여 종속 효과 크기를 메타 분석합니다. 분석 단위 이동). 내 의존 효과 크기의 …

10 multilevel-analysis  meta-analysis  meta-regression  publication-bias 

병원에 무작위로 영향을 미치는 병원에 환자가 중첩되어있는 생존 모델이 있습니다. 무작위 효과는 감마 분포이며,이 용어의 '관련성'을 쉽게 이해할 수있는 척도로보고하려고합니다. 중간 위험률 비율 (중간 승률 비율과 약간 비슷 함)을 사용하는 다음 참조를 찾아서 계산했습니다. Bengtsson T, Dribe M : 역사적 방법 43:15, 2010 그러나 이제 부트 스트랩을 사용하여이 추정과 관련된 …

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

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 

개별 모델과 다중 레벨 모델링을 실행할 때의 장단점은 무엇입니까? 보다 구체적으로, 한 연구에서 국가 내에 내포 된 의사의 진료 관행에 내포 된 환자를 검사했다고 가정합니다. 각 국가에 대해 별도의 모델을 실행하는 것과 3 단계 중첩 모델의 장점 / 단점은 무엇입니까?

10 multilevel-analysis  stratification 

나는 방금 Gelman의 이유를 읽었습니다 (우리는 일반적으로) 다중 비교에 대해 걱정할 필요가 없습니다 . 특히 "여러 결과 및 기타 과제" 섹션에서는 동일한 시간에 다른 사람 / 단위의 여러 관련 측정이있는 상황에 대해 계층 적 모델을 사용하는 방법에 대해 언급합니다. 바람직한 특성이 여러 개있는 것 같습니다. 나는 이것이 반드시 베이지안 일 …

10 multiple-comparisons  multilevel-analysis  lme4-nlme  jags  hierarchical-bayesian 

약 5 년에 걸쳐 샘플링되었지만 여러 가지 다른 물고기의 개체수에 대한 데이터가 있지만 매우 불규칙적 인 패턴입니다. 때로는 샘플 사이에 개월이 있고 때로는 한 달에 여러 샘플이 있습니다. 0 카운트도 많다 그러한 데이터를 다루는 방법? R로 쉽게 그래프를 그릴 수는 있지만 그래프는 특히 울퉁불퉁합니다. 모델링 측면에서 다양한 종의 함수로 모델링 …

10 time-series  multilevel-analysis  unevenly-spaced-time-series 

혼합 효과 모델에 대한 Bates의 책 12 페이지 에서 모델을 다음과 같이 설명합니다. 스크린 샷이 끝날 무렵 그는 상대 공분산 계수 ΛθΛθ\Lambda_{\theta}상기에 따라 변동 성분 파라미터 ,θθ\theta 관계가 정확히 무엇인지 설명하지 않고. 가 주어 졌다고 하면 어떻게 를 얻을 수 있을까요?θθ\thetaΛθΛθ\Lambda_{\theta} 관련 메모에서 이것은 베이츠의 설명이 세부 사항에서 약간 부족한 …

10 mixed-model  references  multilevel-analysis 

종단 연구에서, 단위 의 결과 는 총 고정 측정 시점으로 고정 시점 에서 반복적으로 측정됩니다 (고정 = 단위에 대한 측정이 동시에 수행됨 ).와이나는 tYitY_{it}나는ii티tt미디엄mm 단위는 처리 또는 통제 그룹 무작위로 할당됩니다 . 치료의 평균 효과 예 : 를 추정하고 테스트하여 시간과 개인에 대한 기대치를 얻습니다. 이 목적을 위해 고정 상황 …

9 mixed-model  panel-data  multilevel-analysis  random-effects-model  fixed-effects-model 

레벨 1 (개별 레벨)에 하나의 설명 변수와 레벨 2 (그룹 레벨)에 하나의 설명 변수가있는 다음 다중 레벨 물류 모델 : logit(pij)=π0j+π1jxij…(1)logit(pij)=π0j+π1jxij…(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01지제이+유0 j… ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+u0j…(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 개 j=γ10+γ11지제이+유1 개 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+u1j…(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) 여기서 그룹 레벨 잔차 및 는 기대 값이 0 인 다변량 정규 …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

계층 적 선형 회귀 분석을 수행하기위한 표준 알고리즘 (프로그램과 반대)이 있습니까? 사람들은 보통 MCMC를 수행합니까, 아니면 좀 더 전문화 된 부분 폐쇄 형 알고리즘이 있습니까?

9 regression  bayesian  multiple-regression  multilevel-analysis  irls 

N 개의 항목 사이 의 거리 ( 메트릭 이 아님)를 정의한다고 가정하겠습니다 . 이 거리를 바탕으로 우리는 집단 계층 적 군집 을 사용 합니다 . 의미있는 결과를 얻기 위해 알려진 각 알고리즘 (단일 / 최대 / 평균 연결 등)을 사용할 수 있습니까? 다르게 말하면, 거리가 미터가 아닌 경우이를 사용하는 데 …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering 

계층 적 베이지안 모델링에 왜 랜덤 변수의 교환 성이 필수적인가?

9 bayesian  multilevel-analysis  exchangeability 

그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

시간이 지남에 따라 개별 위치에 대해 측정을 반복 한 매우 큰 데이터 집합이 있습니다. 일부 위치에는 10 개의 데이터 포인트가 있고 일부 위치에는 1 개의 데이터 포인트 만 있습니다. 혼합 모델에 적합하고 위치를 임의의 효과로 사용합니다. 내 질문은 여전히 ​​1 개의 데이터 포인트 만있는 위치를 사용할 수 있습니까 (단지 1 …

8 mixed-model  multilevel-analysis