Domande taggate «mixed-model»

I modelli misti (aka multilivello o gerarchici) sono modelli lineari che includono sia effetti fissi che casuali. Sono utilizzati per modellare dati longitudinali o nidificati.

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Estrazione di pendenze per casi da un modello a effetti misti (lme4)
Vorrei estrarre le pendenze per ogni individuo in un modello a effetti misti, come indicato nel paragrafo seguente Sono stati usati modelli di effetti misti per caratterizzare percorsi individuali di cambiamento nelle misure cognitive di sintesi, inclusi termini per età, sesso e anni di istruzione come effetti fissi (Laird e …
12 r  mixed-model 
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Calcola la probabilità logaritmica "a mano" per la regressione generalizzata dei minimi quadrati non lineari (nlme)
Sto provando a calcolare la probabilità logaritmica per una regressione generalizzata dei minimi quadrati non lineari per la funzione ottimizzata dal funzione nel pacchetto R , usando la matrice di covarianza di varianza generata dalle distanze su un albero filogenetico assumendo un movimento browniano ( dal pacchetto). Il seguente codice …
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Inferenza su effetti fissi in un modello di effetti misti
Ho dati correlati e sto usando un modello di effetti misti di regressione logistica per stimare l'effetto a livello individuale (condizionale) per un predittore di interesse. So che per i modelli marginali standard, l'inferenza sui parametri del modello usando il test Wald è coerente per il rapporto di verosimiglianza e …
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Modello misto con 1 osservazione per livello
Sto adattando un modello di effetti casuali glmerad alcuni dati aziendali. L'obiettivo è analizzare le prestazioni delle vendite per distributore, tenendo conto delle variazioni regionali. Ho le seguenti variabili: distcode: ID distributore, con circa 800 livelli region: ID geografico di livello superiore (nord, sud, est, ovest) zone: geografia di medio …
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Riconciliazione delle notazioni per modelli misti
Conosco notazioni come: yio j= β0+ βioXio j+ uj+ eio j= β0 j+ βioXio j+ eio jyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eij\begin{align} y_{ij} &= \beta_0 + \beta_i x_{ij} + u_j + e_{ij}\\ &= \beta_{0j} + \beta_i x_{ij} + e_{ij} \end{align} doveβ0 j= β0+ ujβ0j=β0+uj\beta_{0j}=\beta_{0}+u_j, e doveβ0j=β0+u0jeβ1j=β1+u1jyio j= β0+ β1Xio j+ u0 j+ u1 jXio j+ …
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Regressione lineare con misure ripetute in R
Non sono riuscito a capire come eseguire la regressione lineare in R per un disegno di misura ripetuto. In una domanda precedente (ancora senza risposta) mi è stato suggerito di non usare lmma piuttosto di usare modelli misti. Ho usato lmnel modo seguente: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) (maggiori dettagli sul …
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Come posso ottimizzare l'efficienza computazionale quando si adatta ripetutamente un modello complesso a un set di dati di grandi dimensioni?
Sto MCMCglmmriscontrando problemi di prestazioni utilizzando il pacchetto in R per eseguire un modello di effetti misti. Il codice è simile al seguente: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) Ci sono circa 20.000 osservazioni nei dati e sono raggruppate in circa 200 scuole. Ho eliminato tutte …
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Differenze tra PROC Mixed e lme / lmer in R - gradi di libertà
Nota: questa domanda è una risposta, poiché la mia domanda precedente doveva essere cancellata per motivi legali. Confrontando PROC MIXED da SAS con la funzione lmedel nlmepacchetto in R, mi sono imbattuto in alcune differenze piuttosto confuse. Più specificamente, i gradi di libertà nei diversi test differiscono tra PROC MIXEDe …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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Come si può fare un test di ipotesi MCMC su un modello di regressione ad effetti misti con pendenze casuali?
La libreria languageR fornisce un metodo (pvals.fnc) per eseguire test di significatività MCMC degli effetti fissi in un modello di regressione ad effetti misti adattandosi usando lmer. Tuttavia, pvals.fnc genera un errore quando il modello lmer include pendenze casuali. C'è un modo per fare un test di ipotesi MCMC di …
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