Statistiche e Big Data lme4-nlme

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Come interpretare la varianza dell'effetto casuale in un modello misto lineare generalizzato

In un modello misto lineare generalizzato logistico (famiglia = binomiale), non so come interpretare la varianza degli effetti casuali: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 Come interpreto questo risultato numerico? Ho un campione di pazienti trapiantati renali in uno …

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anova test di tipo III per un GLMM

Sto inserendo un glmermodello nel lme4pacchetto R. Sto cercando una tabella anova con il valore p mostrato al suo interno, ma non riesco a trovare nessun pacchetto adatto. È possibile farlo in R? Il modello che sto adattando ha la forma: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four times a year'), control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

9 r anova lme4-nlme mixed-model

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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?

Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …

9 r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom

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Perché l'introduzione di un effetto di pendenza casuale ha allargato il SE della pendenza?

Sto cercando di analizzare l'effetto dell'Anno sul registro variabile per un particolare gruppo di individui (ho 3 gruppi). Il modello più semplice: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) …

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Sto specificando correttamente il mio modello lmer?

Ho setacciato Google e questo sito e sono ancora confuso sulla funzione lmer nella libreria lme4. Ho raccolto alcuni dati da diversi reparti psichiatrici, che hanno una struttura multilivello. Per semplificare, sceglierò due variabili di livello 2 e due di livello 1, anche se in realtà ne ho alcune. Livello …

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Calcola la curva ROC per i dati

Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …

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

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