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....
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...
Je veux adapter un GLMM à plusieurs niveaux avec une distribution de Poisson (avec sur-dispersion) en utilisant R. En ce moment j'utilise lme4 mais j'ai remarqué que récemment la quasipoissonfamille a été supprimée. J'ai vu ailleurs que vous pouvez modéliser une surdispersion additive pour les...
J'ai un modèle à effets mélangés (en fait, un modèle mélangé additif généralisé) qui me donne des prévisions pour une série temporelle. Pour contrer l'autocorrélation, j'utilise un modèle corCAR1, compte tenu du fait qu'il me manque des données. Les données sont supposées me donner une charge...
J'essaie d'analyser certaines données à l'aide d'un modèle à effets mixtes. Les données que j'ai recueillies représentent le poids de certains jeunes animaux de génotype différent au fil du temps. J'utilise l'approche proposée ici:
Je me demandais si quelqu'un pouvait m'éclairer sur les différences actuelles entre ces deux fonctions. J'ai trouvé la question suivante: Comment choisir la bibliothèque nlme ou lme4 R pour les modèles d'effets mixtes? , mais cela remonte à quelques années. C'est toute une vie dans les cercles...
J'espère que c'est une question à laquelle quelqu'un ici peut répondre pour moi sur la nature de la décomposition des sommes de carrés à partir d'un modèle à effets mixtes lmer(à partir du package lme4 R). Tout d'abord, je dois dire que je suis conscient de la controverse liée à l'utilisation de...
J'espère que cette question ne vous dérange pas tous, mais j'ai besoin d'aide pour interpréter la sortie d'une sortie de modèle d'effets mixtes linéaires que j'essaie d'apprendre à faire dans R. Je suis nouveau dans l'analyse des données longitudinales et la régression linéaire des effets mixtes....
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit)...
Je voudrais obtenir une valeur de p et une taille d'effet d'une variable catégorielle indépendante (avec plusieurs niveaux) - c'est-à-dire "global" et pas pour chaque niveau séparément, tout comme la sortie normale de lme4dans R. C'est comme la chose que les gens rapportent lorsqu'ils exécutent une...
Comme le consensus général semble être d'utiliser des modèles mixtes via lmer()en R au lieu de l'ANOVA classique (pour les raisons souvent citées, comme les conceptions déséquilibrées, les effets aléatoires croisés, etc.), je voudrais essayer avec mes données. Cependant, je crains de pouvoir...
J'exécute un GEE sur des données asymétriques à 3 niveaux, en utilisant un lien logit. En quoi cela diffère-t-il (en termes de conclusions et de signification des coefficients) d'un GLM à effets mixtes (GLMM) et d'un lien logit? Plus de détails: Les observations sont des essais bernoulli uniques....
Dans un modèle à plusieurs niveaux, quelles sont les implications pratiques et liées à l'interprétation de l'estimation et de la non-estimation des paramètres de corrélation à effet aléatoire? La raison pratique de demander ceci est que dans le cadre de lmer dans R, il n'y a pas de méthode...
Le problème: J'ai lu dans d'autres articles qui predictne sont pas disponibles pour les lmermodèles d' effets mixtes {lme4} dans [R]. J'ai essayé d'explorer ce sujet avec un jeu de données jouet ... Contexte: L'ensemble de données est adapté de cette source et disponible en ... require(gsheet) data...
J'utilise actuellement des modèles linéaires à effets mixtes. J'utilise le package "lme4" dans R. Mes modèles prennent la forme: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Avant d'exécuter mes modèles, j'ai vérifié la possible multicolinéarité entre les prédicteurs....
J'ai trouvé beaucoup de choses sur Internet concernant l'interprétation des effets aléatoires et fixes. Cependant, je n'ai pas pu obtenir une source épinglant ce qui suit: Quelle est la différence mathématique entre les effets aléatoires et les effets fixes? J'entends par là la formulation...
J'ai parcouru de nombreux sites d'aide et je ne sais toujours pas comment spécifier des termes imbriqués plus compliqués dans un modèle mixte. Je suis également confus en ce qui concerne l'utilisation de :et /et |en spécifiant les interactions et l'imbrication avec des facteurs aléatoires à l'aide...
J'utilise un modèle mixte dans R( lme4) pour analyser certaines données de mesures répétées. J'ai une variable de réponse (teneur en fibres des matières fécales) et 3 effets fixes (masse corporelle, etc.). Mon étude ne compte que 6 participants, avec 16 mesures répétées pour chacun (même si deux...
J'ai la sortie suivante: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804...
Le lmerTestpackage fournit une anova()fonction pour les modèles mixtes linéaires avec éventuellement l'approximation de Satterthwaite (par défaut) ou de Kenward-Roger des degrés de liberté (df). Quelle est la différence entre ces deux approches? Quand choisir