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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Welches Modell für einen herausfordernden Datensatz? (Hunderte von Zeitreihen mit viel Verschachtelung)
Ich habe einen ziemlich komplizierten Datensatz zu analysieren und kann keine gute Lösung dafür finden. Hier ist das Ding: 1. Die Rohdaten sind im Wesentlichen Insekten-Song-Aufnahmen. Jedes Lied besteht aus mehreren Bursts und jeder Burst aus Untereinheiten. Alle Personen wurden 5 Minuten lang aufgezeichnet. Die Anzahl der Bursts und ihre …
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Kreuzvalidierung für gemischte Modelle?
Mein Kollege und ich passen eine Reihe von linearen und nichtlinearen Mischeffektmodellen in R an. Wir werden gebeten, eine Kreuzvalidierung der angepassten Modelle durchzuführen, damit überprüft werden kann, ob die beobachteten Effekte relativ verallgemeinerbar sind. Dies ist normalerweise eine triviale Aufgabe, aber in unserem Fall müssen wir die gesamten Daten …
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Können zufällige Effekte nur für kategoriale Variablen gelten?
Diese Frage mag dumm klingen, aber ... ist es richtig, dass zufällige Effekte nur für kategoriale Variablen gelten können (wie individuelle ID, Populations-ID, ...), z. B. ist eine kategoriale Variable:xixix_i ~ β x iyiyiy_iβxiβxi\beta_{x_i} ~ N o r m ( μ , δ 2 )βxiβxi\beta_{x_i}Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) aber nach dem Prinzip …
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Gibt es einen Namen für diese Art von Bootstrapping?
Stellen Sie sich ein Experiment mit mehreren menschlichen Teilnehmern vor, die jeweils mehrfach unter zwei Bedingungen gemessen wurden. Ein Modell mit gemischten Effekten kann (unter Verwendung der lme4- Syntax) wie folgt formuliert werden : fit = lmer( formula = measure ~ (1|participant) + condition ) Angenommen, ich möchte Bootstrap-Konfidenzintervalle für …
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Spezifiziere ich mein früheres Modell richtig?
Ich habe Google und diese Website durchsucht und bin immer noch verwirrt über die lmer-Funktion in der lme4-Bibliothek. Ich habe einige Daten von verschiedenen psychiatrischen Stationen gesammelt, die eine mehrstufige Struktur haben. Zur Vereinfachung werde ich zwei Variablen der Ebene 2 und zwei Variablen der Ebene 1 auswählen, obwohl ich …
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Wie kann ich die Berechnung der festen Effekte in einem GLMM beschleunigen?
Ich mache eine Simulationsstudie, die Bootstrapping-Schätzungen erfordert, die aus einem verallgemeinerten linearen gemischten Modell erhalten wurden (tatsächlich das Produkt von zwei Schätzungen für feste Effekte, eine von einem GLMM und eine von einem LMM). Um die Studie gut durchzuführen, wären etwa 1000 Simulationen mit jeweils 1000 oder 1500 Bootstrap-Replikationen erforderlich. …
9 r  mixed-model 
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Modellmittelungsansatz - Mittelungskoeffizientenschätzungen im Vergleich zu Modellvorhersagen?
Ich habe eine grundlegende Frage zu Ansätzen zur Modellmittelung unter Verwendung von IT-Kriterien zur Gewichtung von Modellen innerhalb eines Kandidatensatzes. Die meisten Quellen, die ich zur Modellmittelung gelesen habe, befürworten die Mittelung der Parameterkoeffizientenschätzungen auf der Grundlage der Modellgewichte (entweder unter Verwendung eines "natürlichen Durchschnitts" oder einer "Null-Durchschnitt" -Methode). Ich …
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Schätzungen zufälliger Effekte im Binomialmodell (lme4)
Ich simuliere Bernoulli-Versuche mit einem zufälligen zwischen Gruppen und passe dann das entsprechende Modell mit an das Paket:logitθ ∼ N.( logitθ0, 12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <- 10 # number of Bernoulli trials within each group logit <- …
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Können wir nicht zufällige Faktoren in einem mehrstufigen / hierarchischen Design als zufällig modellieren?
Die Unterscheidung zwischen streng zufälligen Variablen (die als solche modelliert werden sollten) und nicht zufälligen Variablen, von denen einige argumentieren, dass sie als zufällig modelliert werden könnten, wenn es sich um ein hierarchisches / mehrstufiges Modell handelt, ist für mich verschwommen. Bates und Bolker veranschaulichen zufällige Effekte mit Fällen echter …
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Äquivalenz zwischen einem Anova-Modell mit wiederholten Messungen und einem gemischten Modell: lmer vs lme und zusammengesetzte Symmetrie
Ich habe einige Probleme, gleichwertige Ergebnisse zwischen einem aovModell zwischen wiederholten Messungen und einem lmergemischten Modell zu erhalten. Meine Daten und mein Skript sehen wie folgt aus data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST PULSE 1 1 pilates CYCLING 91 2 2 pilates CYCLING 82 3 3 pilates CYCLING 65 4 …
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Sollte ich zufällige Effekte von einem Modell ausschließen, wenn sie statistisch nicht signifikant sind?
Sollte ich zufällige Effekte in ein Modell aufnehmen, auch wenn sie statistisch nicht signifikant sind? Ich habe ein experimentelles Design mit wiederholten Messungen, bei dem jeder Einzelne drei verschiedene Behandlungen in zufälliger Reihenfolge erfährt. Ich möchte die Auswirkungen von Individuum und Ordnung kontrollieren, aber keines scheint in meinen Modellen statistisch …
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Was ist mit der Heterogenität der Varianz zu tun, wenn die Streuung mit größeren angepassten Werten abnimmt?
Ich versuche ein lineares gemischtes Modell zu erzeugen. Der R-Code lautet wie folgt. lme (Average.payoff ~ Spiel + Typ + Andere.Typ + Spiel: Typ + Spiel: Andere.Typ + Typ: Andere.Typ, zufällig = ~ 1 | Subjekte, Methode = "REML", Daten = Subjektsm1) -> lme1 Der Antwortterm Average.payoff ist stetig, während …
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