Domande taggate «lme4-nlme»

lme4 e nlme sono pacchetti R utilizzati per il montaggio di modelli di effetti misti lineari, lineari generalizzati e non lineari. Per domande generali sui modelli misti utilizzare il tag [modello misto].

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Come interpretare i coefficienti di un modello misto multivariato in lme4 senza intercettazione generale?
Sto cercando di adattare un modello misto multivariato (ovvero, risposta multipla) R. A parte i pacchetti ASReml-re SabreR(che richiedono software esterno), sembra che ciò sia possibile solo in MCMCglmm. Nel documento che accompagna il MCMCglmmpacchetto (pagg.6), Jarrod Hadfield descrive il processo di adattamento di un modello come il rimodellamento di …
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Confronto di un modello misto (soggetto come effetto casuale) con un modello lineare semplice (soggetto come effetto fisso)
Sto finendo alcune analisi su un ampio set di dati. Vorrei prendere il modello lineare utilizzato nella prima parte del lavoro e rimontarlo utilizzando un modello misto lineare (LME). L'LME sarebbe molto simile con l'eccezione che una delle variabili utilizzate nel modello sarebbe utilizzata come effetto casuale. Questi dati provengono …
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REML vs ML stepAIC
Mi sento sopraffatto dopo aver tentato di approfondire la letteratura su come eseguire la mia analisi di modelli misti seguendola con l'utilizzo di AIC per selezionare il modello oi modelli migliori. Non credo che i miei dati siano così complicati, ma sto cercando conferma che ciò che ho fatto sia …
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Modello di effetti misti con spline
Sto inserendo un modello di effetti misti con un termine spline in un'applicazione in cui la tendenza nel tempo è nota per essere curvilinea. Tuttavia, ciò che vorrei valutare è se la tendenza curvilinea si verifica a causa della deviazione individuale dalla linearità o è un effetto a livello di …
9 r  splines  lme4-nlme 
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Come impostare contrasti personalizzati con lmer in R
Sto usando lmer in R per verificare l'effetto di condition ( cond) su alcuni risultati. Ecco alcuni dati inventati, dove s è l'identificatore del soggetto e a, be csono le condizioni. library("tidyr") library("dplyr") set.seed(123) temp <- data.frame(s = paste0("S", 1:30), a = rnorm(30, -2, 1), b = rnorm(30, -3, 1), …
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