Distribución de muestreo del estimador de efectos aleatorios

He leído que la distribución para el estimador de efectos aleatorios en lme4 está muy sesgada y por esta razón no se informan los errores estándar. Me pregunto si alguien puede proporcionar una referencia para esto. Tengo acceso al libro de Bates y Pinherio, pero no de Raudenbush y Bryk. Un artículo publicado también estaría bien. Gracias !

estimation mixed-model lme4-nlme

— Robert Long
fuente

No es exactamente lo que quiere, pero vea la parte inferior de la p18 aquí para obtener más detalles: lme4.r-forge.r-project.org/book/Ch1.pdf

— P Sellaz

Para aclarar, ¿por 'estimador de distribución de efectos aleatorios' se refiere a la distribución de la varianza de los efectos aleatorios?

— parada

Sí, a eso me refiero.

— Robert Long

No sé de nada, aparte de los libros de Doug Bates y sus publicaciones en varios foros en línea. Eso debería ser suficiente para justificar por qué no los denuncia. Pero si desea probar y cuantificar las incertidumbres, podría intentar un enfoque bayesiano, es decir, simular a partir de distribuciones posteriores de parámetros de varianza utilizando MCMC. Tal vez mira:

http://cran.r-project.org/web/views/Bayesian.html

— Leva
fuente

Bienvenido al sitio, Cam. Espero verte aquí con tanta frecuencia como te veo en SEMNET, multinivel y statalist :)

— StasK

¿Estoy en lo cierto al pensar que es lo que está sucediendo aquí: ejemplo (mcmcsamp); densidad gráfica (samp0); qqmath (samp0)?

— P Sellaz