Les modèles mixtes (ou multiniveaux ou hiérarchiques) sont des modèles linéaires qui incluent à la fois des effets fixes et des effets aléatoires. Ils sont utilisés pour modéliser des données longitudinales ou imbriquées.
En termes simples, comment expliqueriez-vous (peut-être avec des exemples simples) la différence entre les modèles à effets fixes, à effets aléatoires et à effets mixtes?
Il y a beaucoup de discussions sur ce forum sur la bonne façon de spécifier divers modèles hiérarchiques en utilisant lmer. J'ai pensé que ce serait génial d'avoir toutes les informations au même endroit. Quelques questions pour commencer: Comment spécifier plusieurs niveaux, où un groupe est...
Voici comment j'ai compris les effets aléatoires imbriqués et croisés: Les effets aléatoires imbriqués se produisent lorsqu'un facteur de niveau inférieur apparaît uniquement dans un niveau particulier d'un facteur de niveau supérieur. Par exemple, les élèves dans les classes à un moment donné. En...
Si nous ajustons un regard, nous pouvons recevoir un avertissement nous indiquant que le modèle a du mal à converger ... par exemple >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) Une...
Je s'adapter quelques modèles à effets mixtes ( en particulier les modèles longitudinaux) en utilisant lme4dans Rmais je voudrais vraiment maîtriser les modèles et le code qui va avec eux. Cependant, avant de plonger avec les deux pieds (et d'acheter des livres), je veux être sûr d'apprendre la...
J'ai lu dans le résumé de cet article que: "La procédure de maximum de vraisemblance (ML) de Hartley aud Rao est modifiée en adaptant une transformation de Patterson et Thompson qui partage la vraisemblance en normalisant la normalité en deux parties, l’une étant exempte d’effets fixes. Maximiser...
Considérons les trois phénomènes suivants. Le paradoxe de Stein: étant donné certaines données de la distribution normale multivariée dans , la moyenne de l'échantillon n'est pas un très bon estimateur de la moyenne vraie. On peut obtenir une estimation avec une erreur quadratique moyenne plus...
Cela fait déjà un moment que j'utilise des modèles à effets mixtes avec des données longitudinales. J'aimerais pouvoir adapter les relations entre les AR dans lmer (je pense avoir raison de ne pas pouvoir faire cela?), Mais je ne pense pas que ce soit extrêmement important, je ne m'inquiète donc...
J'utilise lme4 in R pour s'adapter au modèle mixte lmer(value~status+(1|experiment))) où la valeur est continue, le statut et l'expérience sont des facteurs, et je reçois Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548...
J'ai récemment mesuré la façon dont le sens d'un nouveau mot est acquis au cours d'expositions répétées (pratique: du premier au dixième jour) en mesurant les ERP (EEG) lorsque le mot a été vu dans différents contextes. J'ai également contrôlé les propriétés du contexte, par exemple son utilité...
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...
EDIT 2: Au départ, je pensais que je devais exécuter une ANOVA à deux facteurs avec des mesures répétées d'un facteur, mais je pense maintenant qu'un modèle linéaire à effets mixtes fonctionnera mieux pour mes données. Je pense que je sais presque ce qui doit se passer, mais je suis encore dérouté...
J'ai calculé AIC et AICc pour comparer deux modèles mixtes linéaires généraux; Les AIC sont positives, le modèle 1 ayant un AIC inférieur au modèle 2. Cependant, les valeurs pour AICc sont toutes les deux négatives (le modèle 1 est toujours <modèle 2). Est-il valide d'utiliser et de comparer des...
J'utilise actuellement le package R lme4 . J'utilise des modèles à effets mixtes linéaires à effets aléatoires: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3...
Je veux obtenir un intervalle de prédiction autour d'une prédiction à partir d'un modèle lmer (). J'ai trouvé des discussions à ce sujet: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq mais ils semblent ne pas tenir compte de...
Dans quelles conditions une personne devrait-elle envisager d'utiliser une analyse multiniveau / hiérarchique, par opposition à une analyse plus fondamentale / traditionnelle (par exemple, ANOVA, régression MCO, etc.)? Existe-t-il des situations dans lesquelles cela pourrait être considéré comme...
Effectspackage fournit un moyen très rapide et pratique pour tracer les résultats de modèle à effets mixtes linéaires obtenus par lme4package . leeffect fonction calcule très rapidement les intervalles de confiance (IC), mais dans quelle mesure ces intervalles de confiance sont-ils fiables? Par...
J'ai récemment réalisé qu'un modèle mixte avec un seul sujet comme facteur aléatoire et les autres facteurs comme facteurs fixes équivaut à une ANOVA lors de la définition de la structure corrélationnelle du modèle mixte sur une symétrie composée. Par conséquent, j'aimerais savoir ce que signifie...
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 des données recueillies à partir d'une expérience organisée comme suit: Deux sites de 30 arbres chacun. 15 sont traités, 15 sont contrôlés sur chaque site. De chaque arbre, nous échantillonnons trois morceaux de la tige et trois morceaux des racines, soit 6 échantillons de niveau 1 par arbre,...