J'ai étudié la modélisation d'effets mixtes à l'aide du package lme4 dans R. J'utilise principalement la lmercommande, je vais donc poser ma question via du code qui utilise cette syntaxe. Je suppose qu'une question générale facile pourrait être, est-il OK de comparer deux modèles construits en...
Une collègue analyse certaines données biologiques pour sa thèse avec une mauvaise hétéroscédasticité (figure ci-dessous). Elle est en train de l'analyser avec un modèle mixte mais a toujours des problèmes avec les résidus. La transformation logarithmique des variables de réponse nettoie les choses...
Je comprends que la différence entre eux est liée au fait que la variable de regroupement dans le modèle est estimée comme un effet fixe ou aléatoire, mais je ne comprends pas pourquoi elles ne sont pas les mêmes (si elles ne sont pas les mêmes). Je suis particulièrement intéressé par la façon dont...
Fondamentalement, je me demande comment les différentes structures de covariance sont appliquées et comment les valeurs à l'intérieur de ces matrices sont calculées. Des fonctions comme lme () nous permettent de choisir quelle structure nous aimerions, mais j'aimerais savoir comment elles sont...
Disons que nous devons les GLMM mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Ces modèles ne sont pas imbriqués dans le sens habituel de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) donc nous ne...
Supposons que nous travaillons sur un modèle à effets aléatoires de certaines données de comptage au fil du temps, et que nous voulons contrôler certaines tendances. Normalement, vous feriez quelque chose comme: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") pour inclure une...
Veuillez considérer ces données: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("g1", "g2"), class =...
J'essaie de produire un modèle pour lequel j'ai une variable de réponse qui est une proportion entre 0 et 1, cela inclut pas mal de 0 et de 1 mais aussi de nombreuses valeurs entre les deux. Je pense à tenter une régression bêta. Le package que j'ai trouvé pour R (betareg) n'autorise que des...
J'essaie d'utiliser à lmepartir du nlmepackage pour répliquer les résultats des aovANOVA à mesures répétées. Je l'ai fait pour une expérience de mesures répétées à un facteur et pour une expérience à deux facteurs avec un facteur inter-sujets et un facteur intra-sujets, mais j'ai du mal à le faire...
En réponse à cette question, à savoir si ma conception où j'ai présenté au hasard des photos de différentes catégories aux participants était un exemple où je devrais utiliser une mesure répétée ANOVA, j'ai obtenu la réponse que je devrais utiliser un modèle mixte à la place, avec l'un des les...
Considérez les données suivantes à partir d'une conception bidirectionnelle des sujets: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4...
Il y a une distinction qui me fait trébucher avec des modèles mixtes, et je me demande si je pourrais obtenir une certaine clarté. Supposons que vous ayez un modèle mixte de données de comptage. Il y a une variable que vous voulez comme effet fixe (A) et une autre variable pour le temps (T),...
En particulier, comment calculer les erreurs-types des effets fixes dans un modèle linéaire à effets mixtes (au sens fréquentiste)? J'ai été amené à croire que les estimations typiques ( ), telles que celles présentées dans Laird et Ware [1982] donneront aux SE que sont sous-estimés en taille parce...
Je ne sais pas si cela a été demandé auparavant, mais je n'ai rien trouvé à ce sujet. Ma question est de savoir si quelqu'un peut fournir une bonne référence pour apprendre comment obtenir la proportion de variance expliquée par chacun des facteurs fixes et aléatoires dans un modèle à effets...
Je comprends que nous utilisons des modèles à effets aléatoires (ou à effets mixtes) lorsque nous pensons que certains paramètres du modèle varient de façon aléatoire selon un facteur de regroupement. J'ai le désir d'adapter un modèle où la réponse a été normalisée et centrée (pas parfaitement,...
Je sais que l'un des avantages des modèles mixtes est qu'ils permettent de spécifier une matrice variance-covariance pour les données (symétrie composée, autorégressive, non structurée, etc.) Cependant, la lmerfonction en R ne permet pas de spécifier facilement cette matrice. Est-ce que quelqu'un...
Contexte: Remarque: mon ensemble de données et mon code r sont inclus sous le texte Je souhaite utiliser AIC pour comparer deux modèles d'effets mixtes générés à l'aide du package lme4 dans R. Chaque modèle a un effet fixe et un effet aléatoire. L'effet fixe diffère selon les modèles, mais l'effet...
Quels sont les principaux pièges de l'utilisation de modèles linéaires à effets mixtes? Quelles sont les choses les plus importantes à tester / surveiller lors de l'évaluation de la pertinence de votre modèle? Lorsque vous comparez des modèles du même ensemble de données, quelles sont les choses...
J'ai parcouru plusieurs livres (Raudenbush & Bryk, Snijders & Bosker, Gelman & Hill, etc.) et plusieurs articles (Gelman, Jusko, Primo & Jacobsmeier, etc.), et je n'ai toujours pas vraiment fait le tour de ma tête les principales différences entre l'utilisation d'erreurs standard...
Bonjour, j'ai deux problèmes qui sonnent comme des candidats naturels pour les modèles multiniveaux / mixtes, que je n'ai jamais utilisés. La plus simple et que j'espère essayer en introduction est la suivante: les données ressemblent à de nombreuses lignes du formulaire x y innergroup outergroup...