Als «mixed-model» getaggte Fragen

Gemischte (auch als mehrstufige oder hierarchische) Modelle sind lineare Modelle, die sowohl feste als auch zufällige Effekte enthalten. Sie werden verwendet, um longitudinale oder verschachtelte Daten zu modellieren.

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Rs lmer Spickzettel
In diesem Forum wird viel darüber diskutiert, wie verschiedene hierarchische Modelle richtig angegeben werden können lmer. Ich dachte, es wäre großartig, alle Informationen an einem Ort zu haben. Ein paar Fragen zum Starten: So legen Sie mehrere Ebenen fest, in denen eine Gruppe in der anderen verschachtelt ist: (1|group1:group2)oder (1+group1|group2)? …
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Gekreuzte versus verschachtelte zufällige Effekte: Wie unterscheiden sie sich und wie werden sie in lme4 korrekt angegeben?
Hier ist, wie ich verschachtelte vs. gekreuzte zufällige Effekte verstanden habe: Verschachtelte zufällige Effekte treten auf, wenn ein Faktor der unteren Ebene nur innerhalb einer bestimmten Ebene eines Faktors der oberen Ebene erscheint. Zum Beispiel Schüler in Klassen zu einem festgelegten Zeitpunkt. In lme4ich dachte , dass wir die zufälligen …
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Wie viel Angst sollten wir vor Konvergenzwarnungen in lme4 haben
Wenn wir einen Glimmer nachrüsten, erhalten wir möglicherweise eine Warnung, die uns mitteilt, dass das Modell Schwierigkeiten hat, sich anzunähern ... z >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) Eine andere Möglichkeit, die Konvergenz zu überprüfen, …
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Was ist „eingeschränkte maximale Wahrscheinlichkeit“ und wann sollte es angewendet werden?
Ich habe in der Zusammenfassung dieses Papiers gelesen, dass: "Das Maximum Likelihood (ML) -Verfahren von Hartley aud Rao wird durch Anpassen einer Transformation von Patterson und Thompson modifiziert, bei der die Wahrscheinlichkeitsrendernormalität in zwei Teile aufgeteilt wird, von denen einer frei von festen Effekten ist. Die Maximierung dieses Teils ergibt …
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Einheitliche Sicht auf die Schrumpfung: Welche Beziehung besteht (wenn überhaupt) zwischen Steins Paradoxon, Gratregression und zufälligen Effekten in gemischten Modellen?
Betrachten Sie die folgenden drei Phänomene. Steins Paradoxon: Angesichts einiger Daten aus der multivariaten Normalverteilung in ist der Stichprobenmittelwert kein sehr guter Schätzer für den wahren Mittelwert. Man kann eine Schätzung mit kleinerem mittleren Fehlerquadrat erhalten, wenn man alle Koordinaten des Stichprobenmittelwerts gegen Null schrumpft [oder gegen ihren Mittelwert oder …
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In welcher Beziehung steht ein Zufallseffektmodell in der Ökonometrie zu gemischten Modellen außerhalb der Ökonometrie?
Früher dachte ich, dass das "Zufallseffektmodell" in der Ökonometrie einem "gemischten Modell mit zufälligem Schnitt" außerhalb der Ökonometrie entspricht, aber jetzt bin ich mir nicht sicher. Macht es? In der Ökonometrie werden Begriffe wie "feste Effekte" und "zufällige Effekte" etwas anders verwendet als in der Literatur zu gemischten Modellen, was …
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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
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Vorhersageintervall für lmer () -Mischeffektmodell in R
Ich möchte ein Vorhersageintervall für eine Vorhersage aus einem lmer () -Modell erhalten. Ich habe eine Diskussion darüber gefunden: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq Sie scheinen jedoch die Unsicherheit der zufälligen Effekte nicht zu berücksichtigen. Hier ist ein konkretes Beispiel. Ich rase Goldfisch. Ich habe Daten zu den letzten 100 Rennen. Ich möchte …
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