Quelqu'un peut-il expliquer la différence entre un modèle mixte et une analyse de régression linéaire? (J'ai une connaissance très limitée des
J'ai rencontré un certain nombre de questions pratiques lors de la modélisation des données de comptage issues de la recherche expérimentale à l'aide d'une expérience intra-sujet. Je décris brièvement l'expérience, les données et ce que j'ai fait jusqu'à présent, suivi de mes questions. Quatre...
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 souhaite créer une donnée de survie du jouet (temps avant l'événement) qui est censurée à droite et suit une certaine distribution avec des dangers proportionnels et un danger de base constant. J'ai créé les données comme suit, mais je ne suis pas en mesure d'obtenir des ratios de risque estimés...
J'ai lu que la régression de crête pourrait être obtenue en ajoutant simplement des lignes de données à la matrice de données d'origine, où chaque ligne est construite en utilisant 0 pour les variables dépendantes et la racine carrée de kkk ou zéro pour les variables indépendantes. Une ligne...
J'apprends la régression linéaire en utilisant Introduction à l'analyse de régression linéaire par Montgomery, Peck et Vining . J'aimerais choisir un projet d'analyse de données. J'ai la pensée naïve que la régression linéaire ne convient que lorsque l'on soupçonne qu'il existe des relations...
Dans un modèle de médiation classique, nous avons des chemins indiqués dans le diagramme ci-dessous , dans lequel la première étape de test de l'effet médiateur de M entre X et Y est que X est significativement corrélé avec Y (comme indiqué dans le panneau A sur la figure). Cependant, je me suis...
Quelle est l'importance de la distinction entre modèles linéaires et non linéaires? La question du modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.? et sa réponse a été une clarification extrêmement utile de la linéarité / non-linéarité 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'utilise des modèles linéaires pour effectuer des tests de proportion à 2 échantillons depuis un certain temps, mais je me suis rendu compte que cela pourrait ne pas être complètement correct. Il semble que l'utilisation d'un modèle linéaire généralisé avec un lien famille binomiale + identité...
Je lis ici l'article de Wikipédia sur les modèles statistiques et je suis quelque peu perplexe quant à la signification des "modèles statistiques non paramétriques", en particulier: Un modèle statistique n'est pas paramétrique si l'ensemble de paramètres est de dimension infinie. Un modèle...
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",...
Après une année d'études supérieures, ma compréhension des "moindres carrés pondérés" est la suivante: soit , soit matrice de conception , \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p soit un vecteur de paramètres, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n soit un vecteur d'erreur tel que \...
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...
Voici un petit exemple: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Maintenant avec le base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept)...
Est-il faux que les splines ne soient disponibles que dans les modèles GAM et non dans les modèles GLM? J'ai entendu cela il y a un certain temps, et je me demande si ce n'est qu'une idée fausse ou s'il y a du vrai. En voici une illustration:
Cette question a été posée ici mais personne n'a donné une bonne réponse. Je pense donc que c'est une bonne idée de revenir sur ce sujet et je voudrais également ajouter quelques commentaires / questions. La première question est quelle est la différence entre la "modélisation de chemin PLS" et la...
Pour calculer les prévisions moyennes du modèle sur l'échelle de réponse d'un GLM, qui est "correct" et pourquoi? Calculez la prédiction moyenne du modèle sur l'échelle de liaison, puis retransformez-la en échelle de réponse, ou Transformez les prédictions à l'échelle de réponse, puis calculez la...
J'ai quatre modèles concurrents que j'utilise pour prédire une variable de résultat binaire (par exemple, le statut d'emploi après l'obtention du diplôme, 1 = employé, 0 = non employé) pour n sujets. Une mesure naturelle des performances du modèle est le taux de réussite, qui est le pourcentage de...
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...