Preguntas etiquetadas con mixed-model

Estoy luchando por comprender completamente alguna notación en un libro donde usan un símbolo de "cruz", primero como ⨁i=1nZj⨁i=1nZj\bigoplus\limits_{i=1}^n{} Z_j donde el ZjZjZ_j son matrices y segundo como In⊗ΦIn⊗ΦI_n \otimes \Phi dónde InInI_n y ΦΦ\Phi son ambas matrices El libro trata sobre estadísticas multivariadas y la sección trata sobre modelos …

8 mathematical-statistics  mixed-model  notation 

Primero simulemos algunos datos para una regresión logística con partes fijas y aleatorias: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta + Z%*%b pr <- 1/(1+exp(-eta)) y <- rbinom(n, …

8 generalized-linear-model  maximum-likelihood  glmm  mixed-model  numerical-integration 

Esta es una derivación de esta pregunta: ¿Cómo comparar dos grupos con múltiples mediciones para cada individuo con R? En las respuestas allí (si entendí correctamente) aprendí que la varianza dentro del sujeto no afecta las inferencias hechas sobre las medias grupales y que está bien simplemente tomar los promedios …

8 r  confidence-interval  mixed-model  jags  error-propagation 

Entonces, me parece que la función de pesos en lm da más peso a las observaciones cuanto mayor sea el valor de "peso" de la observación asociada, mientras que la función lme en lme hace exactamente lo contrario. Esto se puede verificar con una simple simulación. #make 3 vectors- c …

8 r  regression  mixed-model  weighted-regression 

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 

¿Cómo puedo calcular la sensibilidad y la especificidad (o medidas análogas) de una prueba de diagnóstico continuo para predecir un resultado continuo (por ejemplo, presión arterial) sin dicotomizar el resultado? ¿Algunas ideas? Parece que los investigadores han hecho esto usando modelos de efectos mixtos (ver enlace a continuación), pero no …

8 classification  mixed-model  predictive-models  roc  continuous-data 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 8 meses . Actualmente estoy en el proceso de implementar un modelo para la predicción de resultados de fútbol …

8 mixed-model  mcmc  jags 

Recientemente completé un estudio mediante el cual asigné al azar a los participantes a uno de los dos grupos de tratamiento. Probé a los participantes al inicio del estudio, inmediatamente después de la intervención, 1 mes y 4 meses en un número bastante grande de variables de resultado. Estaba planeando …

8 mixed-model  ancova 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Bien, este es mi problema: Tengo 12 participantes. Cada participante pasó 3 noches en mi laboratorio haciendo una tarea de tiempo de reacción en cuatro puntos de tiempo durante la noche (12, 1, 2 y 3 en punto), con una semana entre cada una de esas noches. Cada noche, cada …

8 mixed-model  spss  repeated-measures 

Me gustaría obtener las simulaciones posteriores de los componentes de varianza de un modelo lmer () con la función mcmcsamp (). Cómo hacer ? Por ejemplo, a continuación se muestra el resultado de un ajuste lmer (): > fit Linear mixed model fit by REML Formula: y ~ 1 + …

8 r  bayesian  mixed-model 

Me gustaría construir predicciones para un modelo mixto (logística a través de glmer) en un nuevo conjunto de datos usando solo los efectos fijos, manteniendo los efectos aleatorios en 0. Pero tengo problemas para configurar la matriz del modelo para poder calcularlos. Dado que la clase mer no tiene un …

8 r  mixed-model 

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 

¿Existe un método de Box-Cox para modelos gaussianos lineales con efectos aleatorios?

8 mixed-model  data-transformation