Domande taggate «random-effects-model»

I parametri associati ai livelli particolari di una covariata sono talvolta chiamati "effetti" dei livelli. Se i livelli osservati rappresentano un campione casuale dall'insieme di tutti i livelli possibili, chiamiamo questi effetti "casuali".

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Perché i modelli di effetti misti risolvono la dipendenza?
Supponiamo che siamo interessati a come i voti degli esami degli studenti sono influenzati dal numero di ore che quegli studenti studiano. Per esplorare questa relazione, potremmo eseguire la seguente regressione lineare: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesio=un'+β1×hours.studiedio+eio \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Ma se campioniamo gli alunni di diverse scuole, …
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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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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 …
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Le tecniche di regolarizzazione possono (dovrebbero?) Essere usate in un modello a effetti casuali?
Con le tecniche di regolarizzazione mi riferisco al lazo, alla regressione della cresta, alla rete elastica e simili. Prendere in considerazione un modello predittivo sui dati sanitari contenenti dati demografici e diagnostici in cui è prevista la durata del soggiorno per degenza. Per alcuni individui ci sono più osservazioni LOS …
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Modello marginale contro modello a effetti casuali: come scegliere tra di loro? Un consiglio per un laico
Nella ricerca di qualsiasi informazione sul modello marginale e sul modello a effetti casuali e su come scegliere tra questi, ho trovato alcune informazioni ma era una spiegazione astratta più o meno matematica (come ad esempio qui: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Da qualche parte ho scoperto …
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