«random-effects-model» 태그된 질문

특히 선형 혼합 효과 모델에서 고정 효과의 표준 오차는 어떻게 자주 계산되어야합니까? Laird and Ware [1982]에 제시된 것과 같은 전형적인 추정치 ( )는 SE에게 추정 분산 성분이 실제 값인 것처럼 취급되므로 크기가 과소 평가됩니다.V a r ( β^) = ( X'V엑스)− 1Var(β^)=(X′VX)−1{\rm Var}(\hat\beta)=(X'VX)^{-1} R 패키지 의 lme및 summary함수에 의해 생성 …

18 r  mixed-model  random-effects-model 

배경 : 참고 : 내 데이터 세트와 r 코드는 텍스트 아래에 포함됩니다. R의 lme4 패키지를 사용하여 생성 된 두 가지 혼합 효과 모델을 비교하기 위해 AIC를 사용하고 싶습니다. 각 모델에는 하나의 고정 효과와 하나의 임의 효과가 있습니다. 고정 효과는 모델마다 다르지만 임의 효과는 모델간에 동일하게 유지됩니다. REML = T를 사용하면 …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

강력한 클러스터링이 존재하는 데이터에 사용할 적절한 부트 스트랩 기술에 대한 질문이 있습니다. 모델이 가장 높은 세션 빈도를 포함하는 치료 에피소드를 얼마나 잘 예측하는지 결정하기 위해 최신 클레임 데이터에서 현재 기준선 모델을 평가하여 보험 청구 데이터에 대한 다변량 혼합 효과 예측 모델을 평가하는 작업을 수행했습니다. 95 번째 백분위 수). 감도, 특이성 …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

lmer()모델 의 출력을 이해하는 데 문제가 있습니다. 다양한 상태 차단 / 상태 랜덤 효과가있는 결과 변수 (지원)의 간단한 모델입니다. mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) 결과 summary(mlm1)는 다음 과 같습니다. Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 12107 …

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

혼합 효과 모델에서는 모든 가능한 수준 (예 : 남성과 여성 모두)이 포함 된 경우 고정 효과를 사용하여 매개 변수를 추정하는 것이 좋습니다. 포함 된 수준이 모집단의 무작위 표본 (가능한 환자의 우주에서 등록 된 환자)이고 평균 대신 모집단 평균 및 분산을 추정하려는 경우 무작위 효과를 사용하여 변수를 설명하는 것이 좋습니다. 개별 …

15 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  many-categories 

학생 시험 성적이 해당 학생이 공부하는 시간의 수에 어떻게 영향을 받는지 관심이 있다고 가정 해 봅시다. 이 관계를 탐색하기 위해 다음 선형 회귀 분석을 실행할 수 있습니다. exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i 그러나 여러 학교에서 학생들을 채취하면 같은 학교의 학생들이 다른 학교의 학생들보다 서로 더 …

14 regression  mixed-model  random-effects-model  non-independent 

고정 / 무작위 효과 모델을 이해하도록 도와 줄 수 있습니까? 이러한 개념을 요약 한 경우 나만의 방식으로 설명하거나 특정 주소 (페이지 번호, 챕터 등)가있는 리소스 (도서, 메모, 웹 사이트)로 안내하여 혼동없이 배울 수 있습니다. "일반적으로 고정 된 효과가 있고 임의의 효과는 특정한 경우"입니까? 설명이 일반 모델에서 고정 및 임의 효과가있는 …

14 mixed-model  modeling  random-effects-model  fixed-effects-model 

나는 R을 배우려고하고 있고 나의 학습 프로젝트는 예측 방정식을 개발하기 위해 혼합 또는 랜덤 효과 회귀를 데이터 세트에 적용하는 것을 수반 할 것이다. 이 글에서 작가의 관심사를 공유합니다 혼합 효과 모델을 위해 nlme 또는 lme4 R 라이브러리를 선택하는 방법은 무엇입니까? NLME 또는 LME4가 자신에게 익숙한 더 좋은 패키지인지 궁금합니다. 보다 …

14 r  regression  random-effects-model 

저는 R에 더 익숙한 사용자이며 4 개의 서식지 변수에 대해 5 년 동안 약 35 명의 개인에 대한 임의의 기울기 (선택 계수)를 추정하려고했습니다. 응답 변수는 위치가 "사용 된"(1) 또는 "사용 가능한"(0) 서식지 (아래 "사용") 여부입니다. Windows 64 비트 컴퓨터를 사용하고 있습니다. R 버전 3.1.0에서는 아래 데이터와 표현식을 사용합니다. PS, TH, …

12 r  binomial  sas  random-effects-model  lme4-nlme 

데이터 세트가 매우 커서 약 5 %의 임의 값이 없습니다. 이 변수들은 서로 상관되어 있습니다. 다음 예제 R 데이터 세트는 더미 상관 데이터가있는 장난감 예제 일뿐입니다. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

나는 최근 경험적 Bayes (Casella, 1985, 경험적 Bayes 데이터 분석에 대한 소개)에 대해 읽었고 랜덤 효과 모델과 매우 비슷해 보였습니다. 그 둘 다 세계 평균으로 줄어든 것으로 추정됩니다. 그러나 나는 그것을 완전히 읽지 않았습니다 ... 누구나 유사점과 차이점에 대한 통찰력이 있습니까?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

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개별 올챙이의 "활동 수준"을 측정하는 비율로 구성된 데이터 집합이 있으므로 값을 0과 1 사이로 제한합니다.이 데이터는 개인이 특정 시간 간격 내에서 이동 한 횟수를 세어 수집했습니다 (이동, 0으로 이동 한 다음 평균을 계산하여 개인당 하나의 값을 만듭니다. 나의 주요 고정 효과는 "밀도 수준"입니다. 내가 겪고있는 문제는 임의의 효과로 포함하고 싶은 …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

정규화 기술에서는 올가미, 능선 회귀, 탄성 그물 등을 말합니다. 입원 환자 체류 기간이 예측되는 인구 통계 학적 및 진단 데이터를 포함하는 건강 관리 데이터에 대한 예측 모델을 고려하십시오. 일부 개인의 경우, 기준 기간 동안 상관 된 다수의 LOS 관찰 (즉, 하나 이상의 IP 에피소드)이 존재한다. 예를 들어 각 개인에 대한 …

11 multiple-regression  random-effects-model  regularization 

marginal model 과 random-effects model 에 대한 정보 와 그 중에서 선택하는 방법을 찾을 때 일부 정보를 찾았지만 수학적 추상 설명 (예 : https : //stats.stackexchange .com / a / 68753 / 38080 ). 어딘가 에서이 두 가지 방법 / 모델 ( http://www.biomedcentral.com/1471-2288/2/15/ ) 사이의 매개 변수 추정치 사이에 실질적인 …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model