Als «lme4-nlme» getaggte Fragen

lme4 und nlme sind R-Pakete, die zum Anpassen linearer, verallgemeinerter linearer und nichtlinearer Modelle mit gemischten Effekten verwendet werden. Verwenden Sie für allgemeine Fragen zu gemischten Modellen das Tag [gemischtes Modell].

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"T-Wert" in Verbindung mit nlme / lme4
Ich verstehe das Problem der Bestimmung der Freiheitsgrade in Mehrebenenmodellen; Daher ist die Entscheidung von Doug Bates et al. p-Werte nicht als Teil des lme4-Pakets in R zu melden. Ganz zu schweigen von der Fülle von Problemen mit und der unangemessenen Konzentration auf p-Werte im Allgemeinen. Ich möchte jedoch die …
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Ist es angemessen, eine zufällige Steigung zu schätzen, ohne die mittlere Gesamtsteigung zu schätzen?
Ich versuche abzuschätzen, ob es Unterschiede gibt, wie Personen in verschiedenen Städten (meine Gruppierungsvariable) auf einige Prädiktorvariablen reagieren. In der Praxis bin ich also daran interessiert, etwas über das zu lernenββ\betas aus jeder Stadt. Ich möchte jedoch zufällige Steigungen verwenden, damit diese Schätzungen in Richtung eines Gruppenmittelwerts "geschrumpft" werden. Ich …
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großer Unterschied zwischen den Schätzungen der binomialen Regression bei Einbeziehung des Zufallseffekts und der Nicht-Regression
Ich versuche, die durchschnittliche Punktzahl für zwei Gruppen von Studenten zu schätzen. Ich benutze ein binomiales Regressionsmodell. Dies total_ansist die Gesamtfrage, die sie beantwortet haben und die für verschiedene Schüler unterschiedlich sein kann. Modell 1 schätzt direkt model <- glm(cbind(total_correct, total_ans-total_correct) ~ student_type,family= binomial, data = df) Call: glm(formula = …
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Warum führt die Kodierung der Behandlung zu einer Korrelation zwischen zufälliger Steigung und Schnittpunkt?
Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + …
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Großer Unterschied zwischen einem T-Test und einem F-Test in einem gemischten Modell (Anova vs. Zusammenfassung in lmerTest)
Während ich jemand anderem bei seinen Analysen half, stieß ich auf eine Frage bezüglich des Unterschieds zwischen t-Tests und F-Tests für lineare gemischte Modelle in lme4 für R, wie von lmerTest bereitgestellt. Ich bin mir der Probleme bei der Berechnung jeglicher Art von p-Werten für lineare gemischte Modelle bewusst (wie …
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Wie identifiziere ich Ausreißer und führe eine Modelldiagnose für ein lme4-Modell durch?
Ich muss Ausreißer und hohe Hebelpunkte identifizieren und eine Modelldiagnose in einem lme4Modell durchführen. Für Ausreißer und hohe Hebelpunkte wäre es schön, einfach ein Diagramm zur visuellen Inspektion zu erstellen, das jedoch nicht ausreicht. Ich habe 10.800 Datenpunkte und muss jeden Punkt über einen Analyse- oder Computertest entweder als Ausreißer …
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Macht die Option `weight =` in lmer () das, was ich will?
Ich möchte die Leistung von PGA-Golfspielern vorhersagen. Ich frage mich, ob ich neueren Ergebnissen mit der weights=Option in der Funktion lmer () mehr Gewicht gebe. Ich habe Daten von 2012-2014 so angelegt: library("lme4") library("dplyr") head(rdDat) Source: local data frame [6 x 5] Groups: plrF, trnF plrF trnF rdF wt rdScr …
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