Preguntas etiquetadas con glmm

Estoy tratando de entender cuándo usar un efecto aleatorio y cuándo es innecesario. Me han dicho que una regla de oro es si tienes 4 o más grupos / individuos que yo hago (15 alces individuales). Algunos de esos alces fueron experimentados 2 o 3 veces para un total de …

34 mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

Me pregunto cuáles son las diferencias entre GLM mixtos y no mezclados. Por ejemplo, en SPSS, el menú desplegable permite a los usuarios ajustar: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models Y analyze-> mixed models-> generalized linear ¿Tratan los valores perdidos de manera diferente? Mi variable dependiente es binaria y …

34 mixed-model  generalized-linear-model  glmm  gee 

Actualmente estoy luchando por encontrar el modelo correcto para datos de recuento difíciles (variable dependiente). He probado varios modelos diferentes (los modelos de efectos mixtos son necesarios para mi tipo de datos) como lmery lme4(con una transformación logarítmica), así como modelos de efectos mixtos lineales generalizados con varias familias, como …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

Hemos ejecutado una regresión logística de efectos mixtos utilizando la siguiente sintaxis; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Sujeto y elemento son los efectos aleatorios. Estamos obteniendo un resultado impar, que es el coeficiente …

22 r  mixed-model  stata  glmm  lme4-nlme 

Tengo un experimento de medidas repetidas donde la variable dependiente es un porcentaje, y tengo múltiples factores como variables independientes. Me gustaría usar glmerel paquete R lme4para tratarlo como un problema de regresión logística (especificando family=binomial) ya que parece acomodar esta configuración directamente. Mis datos se ven así: > head(data.xvsy) …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Tengo un GLMM con una distribución binomial y una función de enlace logit y tengo la sensación de que un aspecto importante de los datos no está bien representado en el modelo. Para probar esto, me gustaría saber si los datos están bien descritos por una función lineal en la …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

Estoy usando la glmerfunción del lme4paquete en R, y estoy usando el bobyqaoptimizador (es decir, el predeterminado en mi caso). Recibo una advertencia y tengo curiosidad por saber qué significa. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

Estoy tratando de usar lme4::glmer() para ajustar un modelo mixto binomial generalizado (GLMM) con una variable dependiente que no es binaria, sino una variable continua entre cero y uno. Uno puede pensar en esta variable como una probabilidad; de hecho, es la probabilidad según lo informado por sujetos humanos (en …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Tengo un conjunto de datos en el que la variable que me gustaría usar como efecto aleatorio solo tiene una observación única para algunos niveles. Según las respuestas a las preguntas anteriores, he deducido que, en principio, esto puede estar bien. ¿Puedo ajustar un modelo mixto con sujetos que solo …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Estoy ejecutando un modelo de regresión logística en la forma: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Normalmente calcularía el ICC a partir de la intercepción y las variaciones residuales, pero el resumen del modelo no incluye la variación residual. ¿Cómo calculo esto?

13 logistic  lme4-nlme  glmm 

Me he encontrado con una serie de preguntas prácticas al modelar datos de conteo de investigaciones experimentales utilizando un experimento dentro del sujeto. Describo brevemente el experimento, los datos y lo que he hecho hasta ahora, seguido de mis preguntas. Se mostraron cuatro películas diferentes a una muestra de encuestados …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

Tengo el siguiente modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... y este es el resultado resumido. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Al buscar cualquier información sobre el modelo marginal y el modelo de efectos aleatorios , y cómo elegir entre ellos, he encontrado algo de información, pero fue una explicación abstracta más o menos matemática (como por ejemplo aquí: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). En algún lugar descubrí …

11 mixed-model  random-effects-model  glmm  gee  marginal-model 

Tengo una regresión logística de intercepción aleatoria (debido a mediciones repetidas) y me gustaría hacer algunos diagnósticos, específicamente en relación con valores atípicos y observaciones influyentes. Miré los residuos para ver si hay observaciones que se destacan. Pero también me gustaría mirar algo como la distancia de Cook o DFFITS. …

11 mixed-model  outliers  glmm  cooks-distance 

Considere un problema estadístico en el que tiene una responsevariable que desea describir condicional en una explanatoryvariable y una nestedvariable, donde la variable anidada solo surge como una variable significativa para valores particulares de la variable explicativa . En los casos en que la variable explicativa no admite una variable …

11 regression  generalized-linear-model  glmm  nested-data