Les paramètres associés aux niveaux particuliers d'une covariable sont parfois appelés les «effets» des niveaux. Si les niveaux observés représentent un échantillon aléatoire de l'ensemble de tous les niveaux possibles, nous appelons ces effets "aléatoires".
En termes simples, comment expliqueriez-vous (peut-être avec des exemples simples) la différence entre les modèles à effets fixes, à effets aléatoires et à effets mixtes?
Il y a beaucoup de discussions sur ce forum sur la bonne façon de spécifier divers modèles hiérarchiques en utilisant lmer. J'ai pensé que ce serait génial d'avoir toutes les informations au même endroit. Quelques questions pour commencer: Comment spécifier plusieurs niveaux, où un groupe est...
J'ai récemment mesuré la façon dont le sens d'un nouveau mot est acquis au cours d'expositions répétées (pratique: du premier au dixième jour) en mesurant les ERP (EEG) lorsque le mot a été vu dans différents contextes. J'ai également contrôlé les propriétés du contexte, par exemple son utilité...
J'essaie d'élargir mes connaissances en statistiques. Je viens d'un milieu de sciences physiques avec une approche de test statistique "basée sur des recettes", où nous disons que le test est continu, qu'il est distribué normalement - régression MLS . Dans ma lecture, j'ai rencontré les termes:...
J'utilise actuellement le package R lme4 . J'utilise des modèles à effets mixtes linéaires à effets aléatoires: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3...
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....
Contexte : Imaginez que vous ayez une étude longitudinale qui a mesuré une variable dépendante (DV) une fois par semaine pendant 20 semaines sur 200 participants. Bien que je sois intéressé en général, les DV typiques auxquels je pense incluent le rendement au travail après l’embauche ou diverses...
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...
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...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 6 mois . Je travaillais dans les packages R nlme et lme4 , essayant de...
J'ai un problème à accepter les avantages d'étiqueter un facteur de modèle comme aléatoire pour plusieurs raisons. Il me semble que dans presque tous les cas, la solution optimale consiste à traiter tous les facteurs comme fixes. Premièrement, la distinction entre fixe et aléatoire est assez...
Je ne suis même pas sûr que la question ait beaucoup de sens, mais je pense avoir vu quelques titres d'articles où ils proposaient une forêt aléatoire avec des effets aléatoires. Est-ce possible dans
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon...
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...
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,...
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...
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...
J'ai du mal à comprendre la sortie de mon lmer()modèle. Il s'agit d'un modèle simple d'une variable de résultat (prise en charge) avec différentes interceptions d'état / effets aléatoires d'état: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Les résultats de summary(mlm1)sont: Linear mixed model fit by...
J'ai une question concernant la technique d'amorçage appropriée à utiliser avec des données où un clustering puissant est présent. J'ai été chargé d'évaluer un modèle prédictif multivarié à effets mixtes sur les données de sinistres d'assurance en notant le modèle de référence actuel sur les...
Dans un modèle à effets mixtes, la recommandation consiste à utiliser un effet fixe pour estimer un paramètre si tous les niveaux possibles sont inclus (par exemple, hommes et femmes). Il est en outre recommandé d'utiliser un effet aléatoire pour tenir compte d'une variable si les niveaux inclus ne...