Preguntas etiquetadas con mixed-model

He estado usando el MCMCglmmpaquete recientemente. Estoy confundido por lo que se refiere en la documentación como estructura R y estructura G. Estos parecen relacionarse con los efectos aleatorios, en particular especificando los parámetros para la distribución previa sobre ellos, pero la discusión en la documentación parece suponer que el …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

Hola, gurús estadísticos y asistentes de programación R, Estoy interesado en modelar capturas de animales en función de las condiciones ambientales y el día del año. Como parte de otro estudio, tengo recuentos de capturas en ~ 160 días durante tres años. En cada uno de estos días tengo temperatura, …

16 r  mixed-model  autocorrelation  bugs  panel-data 

Varias descripciones sobre la selección del modelo sobre los efectos aleatorios de los modelos lineales mixtos indican el uso de REML. Sé la diferencia entre REML y ML en algún nivel, pero no entiendo por qué REML debe usarse porque ML está sesgado. Por ejemplo, ¿es incorrecto realizar un LRT …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

Dada una variable predicha (P), un efecto aleatorio (R) y un efecto fijo (F), uno podría ajustarse a dos * modelos de efectos mixtos ( sintaxis lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) Según tengo entendido, el segundo …

16 mixed-model 

Digamos que tenemos un modelo mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

He leído muchas veces que los efectos aleatorios (BLUP / modos condicionales para, por ejemplo, sujetos) no son parámetros de un modelo de efectos lineales mixtos, sino que pueden derivarse de los parámetros estimados de varianza / covarianza. Por ejemplo, Reinhold Kliegl et al. (2011) estado: Los efectos aleatorios son …

15 mixed-model  intuition  blup 

Estoy tratando de usar lme4::glmer() para ajustar un modelo mixto binomial generalizado (GLMM) con una variable dependiente que no es binaria, sino una variable continua entre cero y uno. Uno puede pensar en esta variable como una probabilidad; de hecho, es la probabilidad según lo informado por sujetos humanos (en …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

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 

En un modelo de efectos mixtos, la recomendación es utilizar un efecto fijo para estimar un parámetro si se incluyen todos los niveles posibles (p. Ej., Hombres y mujeres). Se recomienda además utilizar un efecto aleatorio para tener en cuenta una variable si los niveles incluidos son solo una muestra …

15 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  many-categories 

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 

Uno de los problemas que siempre he tenido con los modelos mixtos es descubrir visualizaciones de datos, del tipo que podría terminar en un papel o póster, una vez que uno tiene los resultados. En este momento, estoy trabajando en un modelo de efectos mixtos de Poisson con una fórmula …

15 r  data-visualization  mixed-model 

Tengo una pregunta sobre el uso de una variable de agrupación en un modelo no lineal. Dado que la función nls () no permite variables de factor, he estado luchando por descubrir si uno puede probar el efecto de un factor en el ajuste del modelo. He incluido un ejemplo …

15 r  mixed-model  nls 

Estoy bastante familiarizado con los modelos de efectos mixtos (MEM), pero un colega me preguntó recientemente cómo se compara con los modelos de crecimiento latente (LGM). Busqué en Google un poco, y parece que LGM es una variante del modelado de ecuaciones estructurales que se aplica a circunstancias en las …

15 mixed-model  panel-data 

Tengo un experimento que intentaré resumir aquí. Imagina que arrojo tres piedras blancas frente a ti y te pido que juzgues su posición. Grabo una variedad de propiedades de las piedras y su respuesta. Hago esto en varias materias. Genero dos modelos. Una es que la piedra más cercana a …

15 r  mixed-model  model-selection 

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