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.
Nach meinem Verständnis misst Cooks Abstand den Einfluss jeder Beobachtung, indem Punkte bei der Anpassung eines Modells ausgeschlossen werden. Ich gehe also davon aus, dass dies ein vernünftiger Ansatz für die Erkennung von Ausreißern sein könnte. Meine Fragen, vorausgesetzt, die Daten sind in Gruppen eingeteilt. Ist es möglich, Cooks Entfernung …
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 …
Was ist der Unterschied zwischen Mehrebenen- / Hierarchiemodellierungs- und Mischeffektmodellen? Wikipedia betrachtet sie als gleich, dh zwei verschiedene Namen für dieselbe Sache. Aber ich denke, sie sind nicht genau gleich. Könnte jemand den theoretischen Unterschied erklären? Vielleicht sind die "Mixed Effects Models" nur ein Ansatz zur Lösung von Multilevel-Problemen?
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