Preguntas etiquetadas con mixed-model

Sinceramente espero haber formulado esta pregunta de tal manera que pueda responderse definitivamente; si no, ¡hágamelo saber y volveré a intentarlo! También debería adivinar que utilizaré R para estos análisis. Tengo varias medidas de las plant performance (Ys)que sospecho que fueron influenciadas por cuatro tratamientos que impuse flower thinning (X1), …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies 

Estoy analizando algunos datos de comportamiento utilizando lme4en R, sobre todo después de excelentes tutoriales de Bodo invierno , pero no entiendo si yo estoy manejando adecuadamente las interacciones. Peor aún, nadie más involucrado en esta investigación utiliza modelos mixtos, por lo que estoy un poco a la deriva cuando …

10 r  mixed-model  p-value  lme4-nlme 

¿Cuál es la estructura de varianza-covarianza predeterminada para efectos aleatorios en glmero lmeren lme4paquete? ¿Cómo se especifica otra estructura de varianza-covarianza para efectos aleatorios en el código? No pude encontrar ninguna información al respecto en la lme4documentación.

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Esta pregunta / tema surgió en una discusión con un colega y estaba buscando algunas opiniones sobre esto: Estoy modelando algunos datos usando una regresión logística de efectos aleatorios, más precisamente una regresión logística de intercepción aleatoria. Para los efectos fijos tengo 9 variables que son de interés y entran …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Estoy tratando de lidiar con un análisis de tiempo hasta el evento utilizando resultados binarios repetidos. Supongamos que el tiempo hasta el evento se mide en días, pero por el momento discretizamos el tiempo en semanas. Quiero aproximar un estimador de Kaplan-Meier (pero permitir covariables) usando resultados binarios repetidos. Esto …

9 mixed-model  survival  random-effects-model  recurrent-events 

La ocurrencia no tan infrecuente cuando se trata de modelos mixtos máximos complejos (estimar todos los efectos aleatorios posibles para datos y modelo dados) es perfecta (+1 o -1) o una correlación casi perfecta entre algunos efectos aleatorios. Para el propósito de la discusión, observemos el siguiente modelo y resumen …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

En un estudio longitudinal, los resultados de las unidades i se miden repetidamente en los puntos de tiempo t con un total de m ocasiones de medición fija (fija = las mediciones en unidades se toman al mismo tiempo).YitYitY_{it}iiitttmmm Las unidades se asignan aleatoriamente a un tratamiento, , o a …

9 mixed-model  panel-data  multilevel-analysis  random-effects-model  fixed-effects-model 

En la página 12 del libro de Bates sobre el modelo de efectos mixtos , describe el modelo de la siguiente manera: Cerca del final de la captura de pantalla, menciona el factor de covarianza relativo , dependiendo del parámetro componente de varianza ,ΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta sin explicar cuál es exactamente la …

9 mixed-model  references  multilevel-analysis 

Estoy ajustando un glmermodelo en el lme4paquete R. Estoy buscando una tabla anova con el valor p que se muestra allí, pero no puedo encontrar ningún paquete que se ajuste a ella. ¿Es posible hacerlo en R? El modelo que estoy ajustando es de la forma: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four …

9 r  anova  lme4-nlme  mixed-model 

Tengo modelos como este: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- …

9 r  mixed-model  aic 

Estoy tratando de analizar el efecto del año en el registro variable para un grupo particular de individuos (tengo 3 grupos). El modelo más simple: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, …

9 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Actualmente estoy trabajando en una serie de modelos de series de tiempo de Poisson tratando de estimar el efecto de un cambio en la forma en que se obtuvieron los recuentos (cambio de una prueba de diagnóstico a otra) mientras se controlan otras tendencias a lo largo del tiempo (digamos …

9 mixed-model  generalized-linear-model  poisson-distribution  random-effects-model