Questions marquées «repeated-measures»

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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?

Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...

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Quelle méthode de comparaison multiple utiliser pour un modèle lmer: lsmeans ou glht?

J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package:

r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology
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Équivalence des spécifications d'effets aléatoires (0 + facteur | groupe) et (1 | groupe) + (1 | groupe: facteur) en cas de symétrie composée

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...

r anova mixed-model repeated-measures lme4-nlme
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Sans modélisation à plusieurs niveaux, comment gérer la réplication intra-étude dans une méta-analyse, où l'étude est l'unité de réplication?

Description de l'étude: J'ai observé une erreur courante parmi les méta-analyses, en ce qui concerne le traitement de la réplication intra-étude. Il n'est pas clair pour moi si l'erreur invalide les études lorsque des hypothèses sont énoncées. Cependant, si je comprends bien, ces hypothèses violent...

repeated-measures meta-analysis
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Comment effectuer l'imputation de valeurs dans un très grand nombre de points de données?

J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf