J'ai un ensemble de données composé de proportions qui mesurent le "niveau d'activité" des têtards individuels, ce qui rend les valeurs liées entre 0 et 1. Ces données ont été collectées en comptant le nombre de fois où l'individu s'est déplacé dans un certain intervalle de temps (1 pour le...
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...
J'essaie de calculer la log-vraisemblance pour une régression des moindres carrés non linéaires généralisée pour la fonction optimisée par le dans le package R , en utilisant la matrice de covariance de variance générée par les distances sur un arbre phylogénétique en supposant un mouvement...
Je connais des notations telles que: oùβ0j=β0+uj, etyje j= β0+ βjeXje j+ uj+ eje j= β0j+βjeXjej+eje jyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eij\begin{align} y_{ij} &= \beta_0 + \beta_i x_{ij} + u_j + e_{ij}\\ &= \beta_{0j} + \beta_i x_{ij} + e_{ij} \end{align}β0j=β0+ujβ0j=β0+uj\beta_{0j}=\beta_{0}+u_j...
J'adapte un modèle d'effets aléatoires glmerà certaines données d'entreprise. L'objectif est d'analyser la performance commerciale par distributeur en tenant compte des variations régionales. J'ai les variables suivantes: distcode: ID distributeur, avec environ 800 niveaux region: ID géographique...
J'avais l'impression que la fonction lmer()dans le lme4package ne produisait pas de valeurs p (voir lmer, valeurs p et tout ça ). J'ai utilisé des valeurs p générées par MCMC à la place selon cette question: effet significatif dans le lme4modèle mixte et cette question: impossible de trouver des...
Dans la modélisation à plusieurs niveaux, la corrélation intraclasse est souvent calculée à partir d'une ANOVA à effets aléatoires yje j= γ00+ uj+ eje jyij=γ00+uj+eij y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} où sont les résidus de niveau 2 et sont les résidus de niveau 1. Ensuite, nous obtenons des...
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...
J'ai deux ans de données qui ressemblent essentiellement à ceci: Date _ __ Violence O / N? _ Nombre de patients 1/1/2008 _ ___ 0 __ _ __ _ ____ 11 2/1/2008 _ __ _ 0 _ __ _ __ _ __ 11 1/3/2008 _ ____ 1 __ _ __ _ ____ 12 4/1/2008 _ ____ 0 __ _ __ _ ____ 12 ... 31/12 / 2009_ _ __ 0_ _ __ _ __ _ __ 14...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
Je me demandais s'il y avait des techniques d'apprentissage automatique (non supervisées) pour modéliser des données longitudinales? J'ai toujours utilisé des modèles d'effets mixtes (principalement non linéaires) mais je me demandais s'il y avait d'autres façons de le faire (en utilisant...
On m'a récemment dit qu'il n'était pas possible d'incorporer des covariables variant dans le temps dans des modèles mixtes longitudinaux sans introduire un décalage dans le temps pour ces covariables. Pouvez-vous confirmer / nier cela? Avez-vous des références sur cette situation? Je propose une...
J'essaie de spécifier une formule pour un modèle linéaire à effets mixtes (avec lme4) pour ma conception expérimentale, mais je ne suis pas sûr de bien faire les choses. La conception: en gros, je mesure un paramètre de réponse sur les plantes. J'ai 4 niveaux de traitement et 2 niveaux...
Les modèles d'effets mixtes linéaires sont des extensions des modèles de régression linéaire pour les données collectées et résumées en groupes. Les principaux avantages sont que les coefficients peuvent varier par rapport à une ou plusieurs variables de groupe. Cependant, je me bats avec quand...
Ma question est basée sur cette réponse qui a montré quel lme4::lmermodèle correspond à une mesure répétée bidirectionnelle ANOVA: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c =...
Considérons un modèle linéaire d'interception aléatoire. Cela équivaut à une régression linéaire GEE avec une matrice de corrélation de travail échangeable. Supposons que les prédicteurs sont et et que les coefficients de ces prédicteurs sont , et . Quelle est l'interprétation des coefficients dans...
Je cherche des conseils sur la façon d'analyser des données d'enquête complexes avec des modèles à plusieurs niveaux dans R. J'ai utilisé le surveypackage pour pondérer les probabilités de sélection inégales dans les modèles à un niveau, mais ce package n'a pas de fonctions pour la modélisation à...
Je voudrais utiliser lme4pour ajuster une régression à effets mixtes et multcomppour calculer les comparaisons par paire. J'ai un ensemble de données complexe avec plusieurs prédicteurs continus et catégoriques, mais ma question peut être démontrée en utilisant l' ChickWeightensemble de données...
J'ai une régression logistique d'interception aléatoire (due à des mesures répétées) et je voudrais faire quelques diagnostics, en particulier concernant les valeurs aberrantes et les observations influentes. J'ai regardé les résidus pour voir s'il y a des observations qui ressortent. Mais je...