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 R-Paket zur Berechnung der Komponentenparameter für ein Mischungsmodell verwendet werden soll
Ich möchte ein Mischungsmodell an von Monte Carlo generierte Daten mit Wahrscheinlichkeitsdichten anpassen, die normalerweise wie im angehängten Bild aussehen. Aus der Sichtprüfung scheint es, dass ein normales Mischungsmodell anwendbar sein könnte, aber beim Überprüfen der CRAN-Aufgabenansicht weiß ich wirklich nicht, welches Paket für meine Anforderungen geeignet sein könnte. Grundsätzlich …
8 r  mixed-model 
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Können Steigungen in linearen Regressionen als unabhängige oder abhängige Variablen in anderen Regressionsmodellen verwendet werden?
Ich habe 100 Patienten und jeder Patient hat 10 longitudinale Serumkreatininmessungen. Die geschätzten glomerulären Filtrationsraten (eGFR) wurden aus einer MDRD-Formel berechnet, die Geschlecht, Alter und Serumkreatinin umfasste. eGFR ist die abhängige Variable und die Zeit ist die unabhängige Variable in der linearen Regression für jeden Patienten. Verstoßen lineare Regressionen gegen …
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Ratschläge zur Erklärung von Heterogenität / Heteroskedastizität
Ich suche Hilfe, Ratschläge oder Tipps, wie ich Biologen in meiner Abteilung Heterogenität / Heteroskedastizität erklären kann. Insbesondere möchte ich erklären, warum es wichtig ist, danach zu suchen und damit umzugehen, wenn es existiert. Ich habe nach Meinungen zu den folgenden Fragen gesucht. Beeinflusst Heterogenität die Zuverlässigkeit von Zufallseffektschätzungen? Ich …
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Gemischte Modelle: Wie lassen sich Hendersons Gleichungen mit gemischten Modellen ableiten?
Im Kontext der besten linearen unverzerrten Prädiktoren (BLUP) spezifizierte Henderson die Gleichungen mit gemischten Modellen (siehe Henderson (1950): Estimation of Genetic Parameters. Annals of Mathematical Statistics, 21, 309-310). Nehmen wir das folgende Modell mit gemischten Effekten an: y=Xβ+Zu+ey=Xβ+Zu+ey = X\beta+Zu+e wobei ein Vektor von n beobachtbaren Zufallsvariablen ist, ein Vektor …
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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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Was ist der Unterschied zwischen der Verwendung zufälliger Abschnitte und Steigungen anstelle separater Regressionen pro Subjekt?
Ich habe eine DV und IV von 20 Teilnehmern aufgenommen. Die IV ist eine wiederholte Messung, und mein Ziel ist es zu sehen, wie Variationen in der IV Variationen in der DV erklären können. Insbesondere möchte ich für jeden Teilnehmer einen Beta-Koeffizienten. Mein erster Gedanke war, ein lineares Mischeffektmodell mit …
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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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Heteroskedastizität und Verteilung der abhängigen Variablen in linearen Modellen
Ich verwende ein multivariates ols-Modell, bei dem meine abhängige Variable der Lebensmittelverbrauchswert ist , ein Index, der aus der gewichteten Summe der Verbrauchsvorkommen einiger bestimmter Lebensmittelkategorien erstellt wird. Obwohl ich verschiedene Spezifikationen des Modells ausprobiert, die Prädiktoren skaliert und / oder logarithmisch transformiert habe, erkennt der Breusch-Pagan-Test immer eine starke …
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