Als «gee» getaggte Fragen

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Unterschied zwischen verallgemeinerten linearen Modellen und verallgemeinerten linearen gemischten Modellen
Ich frage mich, was die Unterschiede zwischen gemischten und ungemischten GLMs sind. In SPSS können Benutzer beispielsweise über das Dropdown-Menü Folgendes anpassen: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear Gehen sie anders mit fehlenden Werten um? Meine abhängige Variable ist binär und ich habe …
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Was ist der Unterschied zwischen verallgemeinerten Schätzgleichungen und GLMM?
Ich verwende ein GEE mit 3-Level-Daten, die nicht ausbalanciert sind, und benutze einen Logit-Link. Wie unterscheidet sich dies (in Bezug auf die Schlussfolgerungen, die ich ziehen kann, und die Bedeutung der Koeffizienten) von einem GLM mit gemischten Effekten (GLMM) und einem Logit-Link? Weitere Einzelheiten: Die Beobachtungen sind einzelne Bernoulli-Versuche. Sie …
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GEE: Auswahl der richtigen Korrelationsstruktur
Ich bin ein Epidemiologe, der versucht, GEEs zu verstehen, um eine Kohortenstudie richtig zu analysieren (unter Verwendung der Poisson-Regression mit einem Log-Link, um das relative Risiko abzuschätzen). Ich habe ein paar Fragen zur "funktionierenden Korrelation", die ich von einem Fachmann klären lassen möchte: (1) Ist es in der Regel am …
19 gee 
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Randmodell versus Zufallseffektmodell - wie kann man zwischen ihnen wählen? Ein Rat für einen Laien
Bei der Suche nach Informationen über das Randmodell und das Zufallseffektmodell und wie man zwischen ihnen wählt, habe ich einige Informationen gefunden, aber es war mehr oder weniger eine mathematisch abstrakte Erklärung (wie zum Beispiel hier: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Irgendwo habe ich festgestellt, dass zwischen …
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Was ist der Unterschied zwischen GLM und GEE?
Was ist der Unterschied zwischen einem GLM-Modell (logistische Regression) mit einer binären Antwortvariablen, die Subjekt und Zeit als Kovariaten enthält, und dem analogen GEE-Modell, das die Korrelation zwischen Messungen zu mehreren Zeitpunkten berücksichtigt? Mein GLM sieht aus wie: Y(binary) ~ A + B1X1(subject id) + B2X2(time) + B3X3(interesting continuous covariate) …
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Friedman-Test und Post-Hoc-Test für Python
In meinem Datensatz habe ich fünf (ordinale) Gruppen mit einem x-Maß. Da die Homoskedastizität verletzt wird, habe ich den Friedman-Chi-Quadrat-Test durchgeführt, um festzustellen, ob es statistische Unterschiede zwischen den Gruppen gibt: fried = stats.friedmanchisquare(*[grp for idx, grp in df.iteritems()])) Dies ergab einen statistischen Unterschied, aber jetzt möchte ich herausfinden, zwischen …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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