J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ......
J'adapte un modèle d'effets aléatoires glmerà certaines données d'entreprise. L'objectif est d'analyser la performance commerciale par distributeur en tenant compte des variations régionales. J'ai les variables suivantes: distcode: ID distributeur, avec environ 800 niveaux region: ID géographique...
J'avais l'impression que la fonction lmer()dans le lme4package ne produisait pas de valeurs p (voir lmer, valeurs p et tout ça ). J'ai utilisé des valeurs p générées par MCMC à la place selon cette question: effet significatif dans le lme4modèle mixte et cette question: impossible de trouver des...
J'ai un très petit ensemble de données sur l'abondance des abeilles solitaires que j'ai du mal à analyser. Ce sont des données de comptage, et presque tous les comptages sont dans un traitement avec la plupart des zéros dans l'autre traitement. Il existe également quelques valeurs très élevées (une...
Mes données sont décrites ici. Qu'est-ce qui peut provoquer une "erreur () est une erreur singulière" dans aov lors de l'ajustement d'un ANOVA à mesures répétées? J'essaie de voir l'effet d'une interaction en utilisant lmerdonc mon cas de base est: my_null.model <- lmer(value ~...
Je connais mieux R et j'essaie d'estimer les pentes aléatoires (coefficients de sélection) pour environ 35 individus sur 5 ans pour quatre variables d'habitat. La variable de réponse est de savoir si un emplacement a été «utilisé» (1) ou «disponible» (0) de l'habitat («utilisation» ci-dessous)....
On m'a récemment dit qu'il n'était pas possible d'incorporer des covariables variant dans le temps dans des modèles mixtes longitudinaux sans introduire un décalage dans le temps pour ces covariables. Pouvez-vous confirmer / nier cela? Avez-vous des références sur cette situation? Je propose une...
Comment obtenir des poids de régression normalisés (à effet fixe) à partir d'une régression à plusieurs niveaux? Et, en tant que "module complémentaire": Quelle est la façon la plus simple d'obtenir ces poids standardisés à partir d'un mer-objet (à partir de la lmerfonction du lme4package dans...
Je travaille sur un ensemble de données afin d'évaluer l'impact du séchage sur les activités microbiennes des sédiments. L'objectif est de déterminer si l'impact du séchage varie selon les types de sédiments et / ou la profondeur dans les sédiments. La conception expérimentale est la suivante: Le...
J'ai adapté un modèle lmer avec les éléments suivants (bien que la sortie soit composée): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 J'aimerais vraiment construire un intervalle de confiance pour chaque effet en utilisant la formule...
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...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
Je lance un glmm avec une variable de réponse binomiale et un prédicteur catégorique. L'effet aléatoire est donné par le plan imbriqué utilisé pour la collecte de données. Les données ressemblent à ceci: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection...
Ma question est basée sur cette réponse qui a montré quel lme4::lmermodèle correspond à une mesure répétée bidirectionnelle ANOVA: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c =...
Je termine une analyse sur un grand ensemble de données. Je voudrais prendre le modèle linéaire utilisé dans la première partie du travail et le réajuster en utilisant un modèle mixte linéaire (LME). Le LME serait très similaire à l'exception que l'une des variables utilisées dans le modèle serait...
Étant donné trois variables, yet xqui sont positives continues et zqui sont catégoriques, j'ai deux modèles candidats donnés par: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) et fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) J'espère comparer ces modèles pour déterminer quel modèle est le plus approprié....
Je souhaite modéliser deux variables temporelles différentes, dont certaines sont fortement colinéaires dans mes données (âge + cohorte = période). Ce faisant, j'ai rencontré des problèmes avec lmeret et les interactions de poly(), mais ce n'est probablement pas limité à lmer, j'ai obtenu les mêmes...
J'effectue des tests post-hoc sur un modèle linéaire à effets mixtes dans R( lme4package). J'utilise multcomppackage ( glht()fonction) pour effectuer les tests post-hoc. Mon plan expérimental est des mesures répétées, avec un effet de bloc aléatoire. Les modèles sont spécifiés comme: mymod <-...
Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la...
J'essaie de reproduire plusieurs tests d'interaction entre les deux lmet lmersur des mesures répétées (2x2x2). La raison pour laquelle je veux comparer les deux méthodes est que le GLM de SPSS pour les mesures répétées donne exactement les mêmes résultats que l' lmapproche présentée ici, donc à la...