Preguntas etiquetadas con lme4-nlme

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

La pregunta de CV Estoy tratando de dar (a) representaciones matemáticas detalladas y concisas de un modelo de efectos mixtos. Estoy usando el lme4paquete en R. ¿Cuál es la representación matemática correcta para mi modelo? Los datos, la pregunta científica y el código R Mi conjunto de datos consta de …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Me gustaría hacer coincidir las salidas de lmer (realmente glmer) con un ejemplo binomial de juguete. He leído las viñetas y creo que entiendo lo que está pasando. Pero al parecer no. Después de atascarme, arreglé la "verdad" en términos de los efectos aleatorios y busqué solo la estimación de …

15 r  mixed-model  optimization  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 

Actualmente estoy revisando algunos trabajos y he encontrado lo siguiente, lo que me parece incorrecto. Se montan dos modelos mixtos (en R) con lmer. Los modelos no están anidados y se comparan mediante pruebas de razón de probabilidad. En resumen, aquí hay un ejemplo reproducible de lo que tengo: set.seed(105) …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

Tengo un conjunto de datos de medidas repetidas desequilibradas para analizar, y he leído que la forma en que la mayoría de los paquetes estadísticos manejan esto con ANOVA (es decir, la suma de cuadrados del tipo III) es incorrecta. Por lo tanto, me gustaría usar un modelo de efectos …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Al especificar un modelo de efectos mixtos cruzados, estoy tratando de incluir interacciones. Sin embargo, recibo el siguiente mensaje de error: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) …

14 mixed-model  lme4-nlme 

Tengo una pregunta sobre mi uso de un modelo mixto / lmer. El modelo básico es este: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) El grupo y la condición son factores: el grupo tiene dos niveles (grupo A, grupo B) y la condición tiene tres niveles (condición1, condición2, …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

Realicé un experimento donde crié diferentes familias provenientes de dos poblaciones de origen diferentes. A cada familia se le asignó uno de dos tratamientos. Después del experimento medí varios rasgos en cada individuo. Para probar un efecto del tratamiento o la fuente, así como su interacción, utilicé un modelo lineal …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Supongamos que tengo participantes, cada uno de los cuales da una respuesta 20 veces, 10 en una condición y 10 en otra. Encajo un modelo lineal de efectos mixtos que compara en cada condición. Aquí hay un ejemplo reproducible que simula esta situación usando el paquete en :S SNnorteNYYYYYYlme4R library(lme4) …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Supongamos que tengo alguna variable de respuesta yijyijy_{ij} que se midió a partir del hermano jjj en la familia iii . Además, se recopilaron algunos datos de comportamiento xijxijx_{ij} al mismo tiempo de cada sujeto. Estoy tratando de analizar la situación con el siguiente modelo lineal de efectos mixtos: yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

¿Puede alguien decirme cómo hacer que R calcule el punto de ruptura en un modelo lineal por partes (como un parámetro fijo o aleatorio), cuando también necesito estimar otros efectos aleatorios? He incluido un ejemplo de juguete a continuación que se ajusta a una regresión de palo de hockey / …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Douglas Bates afirma que los siguientes modelos son equivalentes "si la matriz de varianza-covarianza para los efectos aleatorios con valores vectoriales tiene una forma especial, llamada simetría compuesta" ( diapositiva 91 en esta presentación ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  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