Les modèles linéaires mixtes généralisés (effets) sont généralement utilisés pour modéliser des données non normales non indépendantes (par exemple, des données binaires longitudinales).
Je me demande quelles sont les différences entre les GLM mixtes et non mélangées. Par exemple, dans SPSS, le menu déroulant permet aux utilisateurs d’inscrire: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models Et analyze-> mixed models-> generalized linear Traitent-ils...
J'essaie de comprendre quand utiliser un effet aléatoire et quand c'est inutile. On m'a dit qu'une règle de base est si vous avez 4 groupes / individus ou plus que je fais (15 orignaux individuels). Certains de ces orignaux ont été expérimentés à deux ou trois reprises pour un total de 29 essais....
J'ai actuellement du mal à trouver le bon modèle pour les données de comptage difficiles (variable dépendante). J'ai essayé différents modèles (des modèles à effets mixtes sont nécessaires pour mon type de données) tels que lmeret lme4(avec une transformation logarithmique) ainsi que des modèles à...
Nous avons exécuté une régression logistique à effets mixtes en utilisant la syntaxe suivante; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Le sujet et l'objet sont les effets aléatoires. Nous...
J'ai une expérience à mesures répétées où la variable dépendante est un pourcentage et j'ai plusieurs facteurs comme variables indépendantes. Je voudrais utiliser à glmerpartir du package R lme4pour le traiter comme un problème de régression logistique (en spécifiant family=binomial) car il semble...
J'ai un GLMM avec une distribution binomiale et une fonction de lien logit et j'ai le sentiment qu'un aspect important des données n'est pas bien représenté dans le modèle. Pour tester cela, je voudrais savoir si les données sont bien décrites par une fonction linéaire sur l'échelle logit. Par...
J'utilise la glmerfonction du lme4package dans R, et j'utilise l' bobyqaoptimiseur (c'est-à-dire la valeur par défaut dans mon cas). Je reçois un avertissement et je suis curieux de savoir ce que cela signifie. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, :...
J'essaie d'utiliser lme4::glmer()pour adapter un modèle mixte généralisé binomial (GLMM) avec une variable dépendante qui n'est pas binaire, mais une variable continue entre zéro et un. On peut considérer cette variable comme une probabilité; en fait , il est probable que rapporté par des sujets...
J'ai un ensemble de données dans lequel la variable que j'aimerais utiliser comme effet aléatoire n'a qu'une seule observation pour certains niveaux. Sur la base des réponses aux questions précédentes, j'ai compris que, en principe, cela peut convenir. Puis-je adapter un modèle mixte avec des...
J'utilise un modèle de régression logistique sous la forme: lmer(response~1+(1|site), family=binomial, REML = FALSE) Normalement, je calculerais l'ICC à partir des variances d'interception et résiduelles, mais le résumé du modèle n'inclut pas la variance résiduelle. Comment puis-je calculer...
J'ai rencontré un certain nombre de questions pratiques lors de la modélisation des données de comptage issues de la recherche expérimentale à l'aide d'une expérience intra-sujet. Je décris brièvement l'expérience, les données et ce que j'ai fait jusqu'à présent, suivi de mes questions. Quatre...
J'ai le modèle suivant: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... et voici la sortie récapitulative. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare...
J'ai une régression logistique d'interception aléatoire (due à des mesures répétées) et je voudrais faire quelques diagnostics, en particulier concernant les valeurs aberrantes et les observations influentes. J'ai regardé les résidus pour voir s'il y a des observations qui ressortent. Mais je...
En recherchant des informations sur le modèle marginal et le modèle à effets aléatoires , et comment choisir entre eux, j'ai trouvé quelques informations mais c'était une explication plus ou moins mathématique abstraite (comme par exemple ici: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 )....
J'espère que quelqu'un peut aider avec ce que je pense être une question relativement simple, et je pense que je connais la réponse, mais sans confirmation, c'est devenu quelque chose dont je ne peux tout simplement pas être certain. J'ai des données de comptage comme variable de réponse et je veux...
Considérons un problème statistique où vous avez une responsevariable que vous souhaitez décrire conditionnellement à une explanatoryvariable et une nestedvariable, où la variable imbriquée n'apparaît que comme une variable significative pour des valeurs particulières de la variable explicative ....
J'ai récemment été initié aux corrections Hommel Hochberg. J'essaie de trouver une explication simple sur ce que c'est / fait réellement, mais je n'ai pas de chance. Quelqu'un peut-il donner une description brève et simple des corrections Hommel
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...
J'ai récemment commencé à apprendre les modèles mixtes linéaires généralisés et j'utilisais R pour explorer la différence que cela fait de traiter l'appartenance à un groupe comme un effet fixe ou aléatoire. En particulier, je regarde l'exemple de jeu de données discuté ici:...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...