«random-effects-model» 태그된 질문

선형 혼합 효과 모델은 그룹으로 수집 및 요약 된 데이터에 대한 선형 회귀 모델의 확장입니다. 주요 장점은 계수가 하나 이상의 그룹 변수와 관련하여 달라질 수 있다는 것입니다. 그러나 혼합 효과 모델을 사용할 때 어려움을 겪고 있습니까? 나는 극단적 인 경우 장난감 예제를 사용하여 내 질문을 정교하게 할 것입니다. 동물의 키와 …

11 regression  mixed-model  random-effects-model  linear 

에서 위키 백과 개별 특정 효과, 랜덤 효과 가정 및 고정 효과 가정에 대해 두 가지 일반적인 가정이 있습니다. 랜덤 효과 가정 (임의 효과 모델에서 만들어진)은 개별 특정 효과가 독립 변수와 상관 관계 가 없다는 것 입니다. 고정 효과 가정은 개별 특정 효과가 독립 변수와 상관 되어 있다는 것입니다. 랜덤 …

11 random-effects-model  fixed-effects-model 

개별 선박에 대한 간단한 무작위 효과를 모델링하기 위해 mgcv에서 gam을 사용하여 총 어획량을 모델링하는 데 관심이 있습니다 (어업에서 시간이 지남에 따라 반복적으로 이동 함). 저는 98 개의 주제를 가지고 있으므로 임의의 효과를 모델링하기 위해 gamm 대신 gam을 사용할 것이라고 생각했습니다. 내 모델은 : modelGOM <- gam(TotalFish ~ factor(SetYear) + factor(SetMonth) …

10 prediction  random-effects-model  gam  mgcv 

나는 무작위 효과가 분산 (오류)에만 영향을 미치고 고정 효과는 평균에만 영향을 미친다는 것을 항상 배웠습니다. 그러나 랜덤 효과가 평균에 영향을 미치는 예-계수 추정치를 찾았습니다. require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, each = n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, k) sigma …

10 r  mixed-model  random-effects-model 

혼합 효과 모델에서 범주 형 랜덤 효과의 효과가 랜덤 효과의 수준에 따라 관측치의 부분 풀링을 수행한다는 점을 이해합니다. 효과는 관측치 자체가 독립적이지 않고 부분 풀만 있다고 가정합니다. 또한 내 이해에 따르면, 같은 임의의 효과 수준을 공유하지만 고정 효과 수준이 다른 모형 관측치에서는 임의 효과와 고정 효과 수준이 다른 관측치보다 중요합니다. …

10 mixed-model  random-effects-model 

저는 최근에 일반화 선형 혼합 모형에 대해 배우기 시작했고 R을 사용하여 그룹 구성원을 고정 또는 무작위 효과로 취급하는 데 어떤 차이점이 있는지 살펴 보았습니다. 특히, 나는 여기에서 논의 된 데이터 세트의 예를보고있다 : http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm 이 튜토리얼에서 설명했듯이 Doctor ID의 효과는 훌륭하며 임의의 인터셉트가있는 혼합 모델이 더 나은 결과를 줄 …

10 r  random-effects-model  glmm 

랜덤 선형 효과가 일반 선형 혼합 모형에서 예상 값으로 축소되는 직관적 인 이유가 있습니까?

10 mixed-model  random-effects-model 

두 개의 교차 임의 효과가 있다고 생각되는 일부 데이터를 모델링하고 있습니다. 그러나 데이터 세트의 균형이 맞지 않으므로이를 설명하기 위해 수행해야 할 작업이 확실하지 않습니다. 내 데이터는 일련의 이벤트입니다. 클라이언트가 공급자와 만나 작업을 수행 할 때 이벤트가 발생합니다 (성공 여부). 수천 명의 고객과 제공자가 있으며 각 고객과 제공자는 다양한 이벤트 (대략 …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

랜덤 효과 모델에서 군집 당 관측치 수에 대한 합리성이 있습니까? 교환 가능한 임의 효과로 모델링 된 700 개의 클러스터를 사용하여 샘플 크기가 1,500입니다. 더 적지 만 더 큰 클러스터를 구축하기 위해 클러스터를 병합하는 옵션이 있습니다. 각 클러스터의 랜덤 효과를 예측할 때 의미있는 결과를 얻기 위해 클러스터 당 최소 샘플 크기를 …

10 mixed-model  sample-size  random-effects-model  power-analysis 

혼합 효과 로지스틱 회귀 분석에 대한 UCLA 웹 페이지의 진술로 혼동됩니다 . 그것들은 그러한 모형을 피팅하여 고정 효과 계수의 표를 보여 주며 아래 첫 번째 단락은 계수를 정규 로지스틱 회귀와 정확하게 해석하는 것처럼 보입니다. 그러나 그들이 승산 비에 관해 이야기 할 때, 당신은 그것들을 랜덤 효과에 조건부로 해석해야한다고 말합니다. log-odd의 …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

AIC를 사용하여 최상의 모델을 선택하여 혼합 모델 분석을 실행하는 방법에 대한 문헌을 찾으려고 노력한 후 압도적이라고 생각합니다. 내 데이터가 그렇게 복잡하다고 생각하지는 않지만 내가 한 일이 올바른지 확인한 다음 진행 방법에 대한 조언을 찾고 있습니다. REML 또는 ML을 사용해야하는 경우 lme 또는 lmer를 사용 해야하는지, 그중 하나를 사용 해야하는지 확실하지 …

10 r  lme4-nlme  random-effects-model  aic 

반복 이진 결과를 사용하여 이벤트 시간 분석을 처리하려고합니다. 이벤트 시간은 일 단위로 측정되지만 현재는 시간을 주 단위로 이산한다고 가정합니다. 반복되는 이진 결과를 사용하여 Kaplan-Meier 추정량을 근사하고 싶지만 공변량을 허용하고 싶습니다. 이것은 원형 교차로처럼 보일 것이지만 이것이 서수 결과와 반복되는 사건으로 어떻게 확장되는지 탐구하고 있습니다. 3 주에 검열 된 사람의 경우 …

9 mixed-model  survival  random-effects-model  recurrent-events 

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 

나는 혼합 모델링을 처음 사용하고 있으며 내가 수행하는 분석에서 임의의 효과를 사용하는 것이 적절한 지 혼란 스럽습니다. 모든 조언을 부탁드립니다. 저의 연구는 새로 개발 된 포유 동물 풍부도 지수가 확립되었지만 노동 집약적 인 지수의 가치를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 테스트하고 있습니다. 각 포리스트 패치에 여러 줄거리가있는 여러 포리스트 패치 …

9 random-effects-model  nested-data 

특정 그룹의 개인 (3 개의 그룹이 있음)에 대한 가변 로그인에 대한 Year의 효과를 분석하려고합니다. 가장 간단한 모델 : > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) Residuals: Min 1Q Median …

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