Preguntas etiquetadas con lme4-nlme

Primero déjame darte algunos antecedentes; Resumiré mis preguntas al final. La distribución Beta, parametrizada por su media yμμ\muϕϕ\phi, tiene Var( Y) = V( μ ) / ( ϕ + 1 )Var⁡(Y)=V⁡(μ)/ /(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) = \operatorname{V}(\mu)/(\phi+1), donde es la función de variación.V( μ ) = μ ( 1 - μ )V⁡(μ)=μ(1-μ)\operatorname{V}(\mu) = …

8 generalized-linear-model  lme4-nlme  binomial  beta-regression  quasi-likelihood 

¿Cuál es la diferencia entre (1|DNA.concentration/mouse.id)y (DNA.concentration|mouse.id)? ¿Qué significan los símbolos |y /significan dentro de la sintaxis para el efecto aleatorio?

8 r  lme4-nlme 

Tengo curiosidad acerca de cómo el paquete lmerTest en R, específicamente la función "rand", maneja las pruebas de efectos aleatorios. Considere el ejemplo del pdf lmerTest en CRAN que usa el conjunto de datos "zanahorias" incorporado: #import lme4 package and lmerTest package library(lmerTest) #lmer model with correlation between intercept and …

8 lme4-nlme  mixed-model  likelihood-ratio 

Tengo un problema con la interpretación de interacciones de 2 y 3 vías en lmer. Mi DV es la altura, que es una variable continua. Todos los IV son variables categóricas. El primer factor es animal, rata o león. El segundo factor es el sexo, ya sea masculino o femenino. …

8 r  interaction  interpretation  lme4-nlme 

Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Mi diseño es el siguiente. yyy es la respuesta de Bernoulli X1X1x_1 es una variable continua X2X2x_2 es una variable categórica (factor) con dos niveles El experimento está completamente dentro de los sujetos. Es decir, cada sujeto recibe cada combinación deX1X1x_1 y X2X2x_2. Esta es una configuración de regresión logística …

8 r  repeated-measures  glmm  lme4-nlme 

Estoy usando el lme4paquete en R para hacer algunos modelos logísticos de efectos mixtos. Entiendo que la suma de cada efecto aleatorio debe ser cero. Cuando hago modelos mixtos lineales de juguete usando lmer, los efectos aleatorios generalmente son < confirmando mi creencia de que el But en los modelos …

8 r  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

Tengo problemas para encontrar una solución con respecto a cómo ejecutar una prueba post-hoc (Tukey HSD) después de un ANOVA de medidas repetidas de 2 factores (ambos dentro de los sujetos) en R. Para el ANOVA, he usado la función aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Después …

8 r  anova  repeated-measures  post-hoc  tukey-hsd  goodness-of-fit  curve-fitting  sem  latent-variable  mplus  anova  post-hoc  tukey-hsd  markov-process  image-processing  r  time-series  causality  granger-causality  anova  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  r  matlab  data-transformation  multinomial  notation  estimation  nonparametric  logistic  r  missing-data  multiple-imputation  mice 

Tengo 2 factores Ay B(5 × 3) y una covariable Xen un diseño dentro de la asignatura. Así es como especifico mi modelo general: lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata) Mi interpretación es que estoy mirando un gráfico y~x, donde la pendiente cambia debido a la covariable, y la línea …

8 repeated-measures  interaction  lme4-nlme  contrasts  predictor 

Actualización : dado que ahora sé que mi problema se llama separación casi completa , actualicé la pregunta para reflejar esto (gracias a Aaron). Tengo un conjunto de datos de un experimento en el que 29 participantes humanos (factor code) trabajaron en un conjunto de ensayos y responsefue 1 o …

8 r  logistic  standard-error  lme4-nlme  separation 

Estoy tratando de obtener predicciones para observaciones de un objeto lme. Se supone que esto es bastante sencillo. Sin embargo, dado que recibo diferentes tipos de errores para diferentes ensayos, me parece que me falta algo. Mi modelo es el siguiente: model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time + my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd …

8 r  mixed-model  multilevel-analysis  prediction  lme4-nlme 

Supongamos que A es un factor fijo y B es un factor aleatorio. A y B están cruzados. Otro factor aleatorio C está anidado en B. Teniendo en cuenta las interacciones AB y AC, ¿cómo debo ajustar el modelo usando la función lme en el paquete nlme? Gracias.

8 r  mixed-model  lme4-nlme 

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. …

8 estimation  mixed-model  lme4-nlme 

Estoy trabajando en un conjunto de datos para evaluar el impacto del secado en las actividades microbianas de sedimentos. El objetivo es determinar si el impacto del secado varía entre los tipos de sedimentos y / o la profundidad dentro del sedimento. El diseño experimental es el siguiente: el primer …

8 r  experiment-design  lme4-nlme  split-plot