Preguntas etiquetadas con mixed-model

Los modelos mixtos (también conocidos como multinivel o jerárquicos) son modelos lineales que incluyen efectos fijos y efectos aleatorios. Se utilizan para modelar datos longitudinales o anidados.

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¿Qué modelo para un conjunto de datos desafiante? (cientos de series de tiempo con muchos anidamientos)
Tengo un conjunto de datos bastante complicado para analizar, y no puedo encontrar una buena solución para ello. Aquí está la cosa: 1. los datos en bruto son esencialmente grabaciones de canciones de insectos. Cada canción está compuesta de varias ráfagas, y cada ráfaga está compuesta de subunidades. Todos los …

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¿Validación cruzada para modelos mixtos?
Mi colega y yo estamos ajustando una gama de modelos de efectos mixtos lineales y no lineales en R. Se nos pide que realicemos una validación cruzada en los modelos ajustados para poder verificar que los efectos observados son relativamente generalizables. Esta es normalmente una tarea trivial, pero en nuestro …

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¿Pueden los efectos aleatorios aplicarse solo a variables categóricas?
Estas preguntas pueden sonar estúpidas, pero ... ¿ es correcto que los efectos aleatorios solo puedan aplicarse a variables categóricas (como identificación individual, identificación de población, ...), por ejemplo, digamos que es una variable categórica:xixix_i yiyiy_i ~βxiβxi\beta_{x_i} βxiβxi\beta_{x_i} ~Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) pero desde el principio el efecto aleatorio no puede aplicarse …


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¿Hay un nombre para este tipo de bootstrapping?
Considere un experimento con múltiples participantes humanos, cada uno medido varias veces en dos condiciones. Se puede formular un modelo de efectos mixtos (usando la sintaxis lme4 ) como: fit = lmer( formula = measure ~ (1|participant) + condition ) Ahora, digamos que quiero generar intervalos de confianza de arranque …

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¿Estoy especificando mi modelo de lmer correctamente?
He buscado en Google y este sitio y todavía estoy confundido acerca de la función lmer en la biblioteca lme4. Tengo algunos datos recopilados de diferentes salas psiquiátricas, que tienen una estructura multinivel. Para simplificar, elegiré dos variables de nivel 2 y dos de nivel 1, aunque en realidad tengo …

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¿Cómo puedo acelerar el cálculo de los efectos fijos en un GLMM?
Estoy haciendo un estudio de simulación que requiere estimaciones de arranque obtenidas de un modelo mixto lineal generalizado (en realidad, el producto de dos estimaciones para efectos fijos, una de un GLMM y otra de un LMM). Hacer bien el estudio requeriría alrededor de 1000 simulaciones con 1000 o 1500 …
9 r  mixed-model 


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Estimaciones de efectos aleatorios en modelo binomial (lme4)
Estoy simulando ensayos de Bernoulli con un entre grupos y luego el modelo correspondiente con el paquete:logitθ ∼ N( logitθ0 0,12)logitθ∼norte(logitθ0 0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <- 10 # number of Bernoulli trials within each group logit <- …


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Equivalencia entre un modelo anova de medidas repetidas y un modelo mixto: lmer vs lme, y simetría compuesta
Tengo algunos problemas para obtener resultados equivalentes entre un aovmodelo de medidas repetidas entre dentro y un lmermodelo mixto. Mis datos y script se ven de la siguiente manera data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST PULSE 1 1 pilates CYCLING 91 2 2 pilates CYCLING 82 3 3 pilates CYCLING …

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¿Debo excluir los efectos aleatorios de un modelo si no son estadísticamente significativos?
¿Debo incluir efectos aleatorios en un modelo incluso si no son estadísticamente significativos? Tengo un diseño experimental de medidas repetidas, en el que cada individuo experimenta tres tratamientos diferentes en orden aleatorio. Me gustaría controlar cualquier efecto individual y de orden, pero ninguno parece ser estadísticamente significativo en mis modelos. …



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¿Es posible especificar un modelo lmer sin efectos fijos?
En R, ¿cómo especifico el modelo lmer sin efecto fijo global? Por ejemplo, si digo algo como lmer(y ~ (1 | group) + (0 + x | group), data = my_df) el modelo ajustado será yij=a+αi+βixijyij=a+αi+βixijy_{ij} = a + \alpha_{i} + \beta_{i} x_{ij} ¿Cómo encajo modelo? yij=αi+βixijyij=αi+βixijy_{ij} = \alpha_{i} + …

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