Statistiche e Big Data lsmeans

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Quale metodo di confronto multiplo utilizzare per un modello lmer: lsmeans o glht?

Sto analizzando un set di dati usando un modello di effetti misti con un effetto fisso (condizione) e due effetti casuali (partecipante a causa del disegno e della coppia all'interno del soggetto). Il modello è stato generato conlme4 pacchetto: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Successivamente, ho eseguito un test del rapporto di verosimiglianza di …

15 r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology

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Test post-hoc in multcomp :: glht per modelli a effetti misti (lme4) con interazioni

Sto eseguendo test post-hoc su un modello lineare a effetti misti in R( lme4pacchetto). Sto usando il multcomppacchetto ( glht()funzione) per eseguire i test post-hoc. Il mio disegno sperimentale è misure ripetute, con un effetto blocco casuale. I modelli sono specificati come: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + …

10 mixed-model post-hoc lsmeans lme4-nlme

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Cosa indica lsmeans per un modello lineare generalizzato, come il modello misto di Poisson (adatta con glmer)?

Sto analizzando i dati di tracciamento oculare da un esperimento progettato. Una versione semplificata dei miei dati è simile a questa (Puoi ottenere i dati dput () qui ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 …

10 r mixed-model poisson-regression lsmeans lme4-nlme

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