«random-effects-model» 태그된 질문

간단히 말해서 고정 효과, 임의 효과 및 혼합 효과 모델의 차이점을 어떻게 설명합니까 (단순한 예일 경우)?

267 mixed-model  random-effects-model  definition  fixed-effects-model 

이 포럼에서를 사용하여 다양한 계층 적 모델을 지정하는 올바른 방법에 대한 많은 토론이 lmer있습니다. 한 곳에서 모든 정보를 얻는 것이 좋을 것이라고 생각했습니다. 시작해야 할 몇 가지 질문 : 어떻게 한 그룹이 다른 내에 중첩되는 여러 수준을 지정합니다 : 그 것이다 (1|group1:group2)나 (1+group1|group2)? 차이 무엇 (~1 + ....)과 (1 | …

160 r  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme 

최근에 단어를 다른 상황에서 볼 때 ERP (EEG)를 측정하여 반복 노출 (연습 : 1 일에서 10 일까지)에 대해 새로운 단어의 의미를 얻는 방법을 측정했습니다. 또한 문맥의 속성, 예를 들어 새로운 단어의 의미 (높음 대 낮음)의 발견에 대한 유용성을 제어했습니다. 특히 연습의 효과에 관심이 있습니다 (일). 개별 ERP 기록은 시끄럽기 때문에 …

55 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

통계에 대한 지식을 넓히려 고합니다. 나는 통계 테스트에 대한 "레시피 기반"접근 방식을 가진 물리 과학 배경에서 나왔습니다. 우리 는 그것이 연속적 이라고 말하지만 , 그것은 정상적으로 분포되어 있습니까 -OLS 회귀 . 내 독서에서 나는 랜덤 효과 모델, 고정 효과 모델, 한계 모델이라는 용어를 보았습니다. 내 질문은 : 아주 간단한 용어로 …

49 random-effects-model  fixed-effects-model  marginal 

현재 R 패키지 lme4를 사용하고 있습니다. 임의의 효과가있는 선형 혼합 효과 모델을 사용하고 있습니다. library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3 <- lmer(r1 …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

임의의 효과를 사용해야 할 때와 그것이 언제 필요한지 이해하려고합니다. 내가 경험 한 4 개 이상의 그룹 / 개인이 있다면 (15 개의 개별 무스) 경험에 근거한 경험이있다. 이 무스 중 일부는 총 29 회 시험을 위해 2 번 또는 3 번 실험되었습니다. 위험도가 높은 환경에있을 때와 다르게 작동하는지 알고 싶습니다. 그래서 …

34 mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

맥락 : 200 명의 참가자를 대상으로 20 주 동안 일주일에 한 번 종속 변수 (DV)를 측정 한 종단 연구를 상상해보십시오. 나는 일반적으로 관심이 있지만, 내가 생각하는 전형적인 DV에는 고용 후의 업무 성과 또는 임상 심리적 개입에 따른 다양한 복지 조치가 포함됩니다. 다단계 모델링을 사용하여 시간과 DV 간의 관계를 모델링 할 …

32 repeated-measures  random-effects-model  latent-class 

다단계 모델에서 추정과 랜덤 효과 상관 모수의 추정과 비교의 실제적이고 해석과 관련된 의미는 무엇입니까? 이를 요청하는 실제적인 이유는 R의 lmer 프레임 워크에서 매개 변수 간의 상관 모델에서 추정이 수행 될 때 MCMC 기법을 통해 p- 값을 추정하는 방법이 없기 때문입니다. 예를 들어이 예제 (아래 인용 부분)를 보면 M2와 M3의 실제 …

27 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

인터넷에서 무작위 및 고정 효과의 해석과 관련하여 많은 것을 발견했습니다. 그러나 다음과 같은 소스를 찾을 수 없었습니다. 랜덤 효과와 고정 효과의 수학적 차이점은 무엇입니까? 그것은 모델의 수학적 공식과 매개 변수가 추정되는 방식을 의미합니다.

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 7 개월 전 . R 패키지 nlme 및 lme4 에서 여러 랜덤 효과가있는 모델을 지정하려고했습니다. 나는 nlme 만이 분산의 이종 구조를 지정할 수 있음을 발견했습니다 . 따라서 …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

몇 가지 이유로 모델 요소를 무작위로 레이블링하는 이점을 수용하는 데 문제가 있습니다. 나에게 거의 모든 경우에서 최적의 해결책은 모든 요소를 ​​고정 된 것으로 취급하는 것 같습니다. 첫째, 고정 대 무작위의 구별은 임의적입니다. 표준 설명은 특정 실험 단위 자체에 관심이 있다면 고정 효과를 사용해야하고, 실험 단위로 표현 된 모집단에 관심이 있다면 …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model 

나는 그 질문이 많은 의미를 지니고 있다고 확신하지는 않지만, 무작위 효과를 가진 임의의 숲을 제안한 논문 제목을 보았습니다. 이것이 R에서 가능합니까?

22 r  random-forest  random-effects-model 

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 

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 

일부 모델 매개 변수가 일부 그룹화 요인에 따라 무작위로 변한다고 생각할 때 임의 효과 (또는 혼합 효과) 모델을 사용한다는 것을 알고 있습니다. 응답이 정규화되고 그룹화 요소 전체에서 중심이 (완벽하지는 않지만 꽤 가깝습니다) 모델을 맞추고 싶지만 독립 변수 x는 어떤 식으로도 조정되지 않았습니다. 이로 인해 다음과 같은 테스트 ( 제조 된 …

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