J'ai un ensemble de données de mesures répétées déséquilibrées à analyser, et j'ai lu que la façon dont la plupart des progiciels statistiques traitent cela avec l'ANOVA (c'est-à-dire la somme des carrés de type III) est erronée. Par conséquent, je voudrais utiliser un modèle à effets mixtes pour...
J'ai souvent entendu que les modèles LME sont plus solides dans l'analyse des données de précision (c'est-à-dire dans les expériences de psychologie), en ce sens qu'ils peuvent fonctionner avec des distributions binomiales et autres distributions non normales que les approches traditionnelles (par...
Quelqu'un peut-il me dire la différence entre l'utilisation aov()et l' lme()analyse de données longitudinales et comment interpréter les résultats de ces deux méthodes? Ci-dessous, j'analyse le même ensemble de données en utilisant aov()et lme()et j'ai obtenu 2 résultats différents. Avec aov(),...
J'ai analysé certaines données à l'aide de la modélisation linéaire à effets mixtes dans R. Je prévois de faire une affiche avec les résultats et je me demandais simplement si quelqu'un expérimenté avec les modèles à effets mixtes pourrait suggérer les tracés à utiliser pour illustrer les résultats...
Je voudrais extraire les pentes de chaque individu dans un modèle à effets mixtes, comme indiqué dans le paragraphe suivant Des modèles à effets mixtes ont été utilisés pour caractériser les voies individuelles de changement dans les mesures cognitives sommaires, y compris les termes pour l'âge, le...
Je vois mentionné à divers endroits que l'ANOVA fait son estimation en utilisant la méthode des moments. Je suis confus par cette affirmation parce que, même si je ne suis pas familier avec la méthode des moments, ma compréhension est que c'est quelque chose de différent et non équivalent à la...
Supposons que j'ai mesuré une variable dans les frères et sœurs, qui sont imbriqués dans les familles. La structure des données ressemble à ceci: valeur de frère et sœur de famille ------ ------- ----- 1 1 y_11 1 2 y_12 2 1 y_21 2 2 y_22 2 3 ans_23 ... ... ... Je veux connaître la corrélation entre...
J'ai lu sur le calcul des valeurs dans des modèles mixtes et après avoir lu la FAQ R-sig, d'autres articles sur ce forum (j'en lierais quelques-uns mais je n'ai pas assez de réputation) et plusieurs autres références je comprends que l'utilisation valeurs de dans le contexte des modèles mixtes sont...
Douglas Bates déclare que les modèles suivants sont équivalents «si la matrice de variance-covariance pour les effets aléatoires à valeur vectorielle a une forme spéciale, appelée symétrie composée» ( diapositive 91 dans cette présentation ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2...
Prenons cet ensemble de données hypothétique: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <-...
J'ai appris en statistique élémentaire qu'avec un modèle linéaire général, pour que les inférences soient valides, les observations doivent être indépendantes. Lorsque le regroupement se produit, l'indépendance peut ne plus tenir, ce qui conduit à une inférence non valide, sauf si cela est pris en...
Je souhaiterais obtenir des intervalles de confiance à 95% sur les prédictions d'un nlmemodèle mixte non linéaire . Étant donné que rien de standard n'est fourni pour le faire à l'intérieur nlme, je me demandais s'il était correct d'utiliser la méthode des "intervalles de prédiction de population",...
La bibliothèque languageR fournit une méthode (pvals.fnc) pour effectuer des tests de signification MCMC des effets fixes dans un modèle de régression à effets mixtes à l'aide de lmer. Cependant, pvals.fnc donne une erreur lorsque le modèle lmer inclut des pentes aléatoires. Existe-t-il un moyen de...
Les modèles linéaires à effets mixtes ne sont pas couramment utilisés dans mon domaine de la biologie, et je dois signaler le test statistique que j'ai utilisé dans un article que j'essaie d'écrire. Je sais que la prise de conscience de la modélisation multiniveau commence à apparaître dans...
J'ai corrélé les données et j'utilise un modèle à effets mixtes de régression logistique pour estimer l'effet au niveau individuel (conditionnel) pour un prédicteur d'intérêt. Je sais que pour les modèles marginaux standard, l'inférence sur les paramètres du modèle à l'aide du test de Wald est...
Remarque: cette question est une rediffusion, car ma question précédente a dû être supprimée pour des raisons juridiques. En comparant PROC MIXED de SAS avec la fonction lmedu nlmepackage dans R, je suis tombé sur des différences assez confuses. Plus précisément, les degrés de liberté dans les...
J'ai des problèmes de performances en utilisant le MCMCglmmpackage dans R pour exécuter un modèle d'effets mixtes. Le code ressemble à ceci: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter,...
Quelqu'un peut-il expliquer la différence entre un modèle mixte et une analyse de régression linéaire? (J'ai une connaissance très limitée des
TL; DR: l' lme4optimisation semble être linéaire dans le nombre de paramètres du modèle par défaut, et est beaucoup plus lente qu'un glmmodèle équivalent avec des variables factices pour les groupes. Puis-je faire quelque chose pour l'accélérer? J'essaie d'adapter un modèle logit hiérarchique assez...
Je n'ai pas réussi à comprendre comment effectuer une régression linéaire dans R pour un plan de mesures répétées. Dans une question précédente (toujours sans réponse), il m'a été suggéré de ne pas utiliser lmmais plutôt d'utiliser des modèles mixtes. J'ai utilisé lmde la manière suivante:...