J'essaie de produire un modèle mixte linéaire, le code R est le suivant. lme (Average.payoff ~ Game + Type + Others.Type + Game: Type + Game: Others.Type + Type: Others.Type, random = ~ 1 | Subjects, method = "REML", data = Subjectsm1) -> lme1 Le terme de réponse Average.payoff est continu...
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences observées de mes quatre événements (18), je peux calculer...
Intro J'ai des participants qui touchent à plusieurs reprises des surfaces contaminées avec E. coli dans deux conditions ( A = porter des gants, B = pas de gants). Je veux savoir s'il y a une différence entre la quantité de bactéries au bout de leurs doigts avec et sans gants mais aussi entre le...
Je monte un glmermodèle dans le lme4package R. Je cherche une table anova avec une valeur de p montrée ici, mais je ne trouve aucun paquet qui lui convient. Est-il possible de le faire en R? Le modèle que je monte est de la forme: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName),...
library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1 0.92498...
J'ai du mal à obtenir des résultats équivalents entre un aovmodèle de mesures répétées inter-intra et un lmermodèle mixte. Mes données et mon script se présentent comme suit data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST...
Dans un modèle mixte linéaire généralisé logistique (famille = binôme), je ne sais pas comment interpréter la variance à effets aléatoires: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 Comment interpréter ce résultat...
Je simule des essais de Bernoulli avec un aléatoire entre les groupes, puis j'adapte le modèle correspondant avec le paquet:logitθ ∼ N( logitθ0,12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of...
J'utilise lmer dans R pour vérifier l'effet de condition ( cond) sur un résultat. Voici quelques données composées, où s est l'identifiant du sujet et a, bet csont des conditions. library("tidyr") library("dplyr") set.seed(123) temp <- data.frame(s = paste0("S", 1:30), a = rnorm(30, -2, 1), b =...
J'adapte un modèle d'effets mixtes avec un terme spline dans une application où la tendance dans le temps est connue pour être curvi-linéaire. Cependant, ce que je voudrais évaluer, c'est si la tendance curvilinéaire se produit en raison de la déviation individuelle de la linéarité, ou est-ce un...
L'occurrence pas si rare lorsqu'il s'agit de modèles mixtes maximaux complexes (estimation de tous les effets aléatoires possibles pour des données et un modèle donnés) est parfaite (+1 ou -1) ou une corrélation presque parfaite entre certains effets aléatoires. Aux fins de la discussion, observons...
J'ai des questions concernant la spécification et l'interprétation des GLMM. 3 questions sont définitivement statistiques et 2 sont plus spécifiquement sur R. Je poste ici parce que finalement je pense que le problème est l'interprétation des résultats GLMM. J'essaie actuellement d'installer un...
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. Le plan expérimental est le suivant: Le premier...
J'ai lu que la distribution de l'estimateur à effets aléatoires dans lme4 est très asymétrique et pour cette raison, les erreurs standard ne sont pas signalées. Je me demande si quelqu'un peut fournir une référence pour cela? J'ai accès au livre de Bates et Pinherio, mais pas Raudenbush et Bryk. Un...
Supposons que A est un facteur fixe et B est un facteur aléatoire. A et B sont croisés. Un autre facteur aléatoire C est imbriqué dans B. Compte tenu des interactions AB et AC, comment dois-je adapter le modèle en utilisant la fonction lme dans le package nlme?
J'essaie d'obtenir des prédictions pour les observations d'un objet lme. C'est censé être assez simple. Pourtant, comme je reçois différents types d'erreurs pour différents essais, il me semble que je manque quelque chose. Mon modèle est le suivant: model <- lme(log(child_mortality) ~...
J'ai 2 facteurs Aet B(5 × 3) et une covariable Xdans une conception intra-sujet. Voici comment je spécifie mon modèle global: lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata) Mon interprétation est que je regarde un graphique y~x, où la pente change en raison de la covariable, et la ligne se...
J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir...
J'ai un problème avec l'interprétation des interactions à 2 et 3 voies dans lmer. Mon DV est la hauteur qui est une variable continue. Tous les IV sont des variables catégorielles. Le premier facteur est animal, rat ou lion. Le deuxième facteur est le sexe, masculin ou féminin. Le troisième facteur...
Je suis curieux de savoir comment le package lmerTest dans R, en particulier la fonction "rand", gère les tests d'effets aléatoires. Prenons l'exemple du pdf lmerTest sur CRAN qui utilise l'ensemble de données "carottes" intégré: #import lme4 package and lmerTest package library(lmerTest) #lmer...