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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Warum geben lme und aov bei ANOVA mit wiederholten Messungen in R unterschiedliche Ergebnisse zurück?
Ich versuche, von der Verwendung des ezPakets zu lmeANOVA für wiederholte Messungen überzugehen (da ich hoffe, dass ich benutzerdefinierte Kontraste verwenden kann lme). Den Ratschlägen dieses Blogposts folgend, konnte ich dasselbe Modell mit sowohl aov(als auch auf ezAnfrage) als auch einrichten lme. Während in dem Beispiel in diesem Beitrag die …
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Ist es sinnvoll, einen festen Effekt in einen zufälligen zu verschachteln, oder wie man wiederholte Takte in R (aov und lmer) codiert?
Ich habe diese Übersicht der lm / lmer R-Formeln von @conjugateprior durchgesehen und bin durch den folgenden Eintrag verwirrt: Angenommen, A ist zufällig, aber B ist fest und B ist in A verschachtelt. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) Im Folgenden wird eine analoge Mischmodellformel lmer(Y ~ B + (1 …
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Wie sollen Mixed-Effects-Modelle verglichen und / oder validiert werden?
Wie werden (lineare) Mischeffektmodelle normalerweise miteinander verglichen? Ich weiß, dass Likelihood-Ratio-Tests verwendet werden können, aber dies funktioniert nicht, wenn ein Modell nicht die richtige Teilmenge des anderen Modells ist. Ist die Schätzung der Modelle df immer einfach? Anzahl der Fixeffekte + Anzahl der geschätzten Varianzkomponenten? Ignorieren wir die Schätzungen für …
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Warum erhalte ich in meinem gemischten Modell trotz einiger Abweichungen in den Daten keine Varianz für einen Zufallseffekt?
Wir haben eine logistische Regression mit gemischten Effekten unter Verwendung der folgenden Syntax durchgeführt. # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Betreff und Gegenstand sind die zufälligen Effekte. Wir erhalten ein ungerades Ergebnis, bei dem …
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Dies zeigt, dass 100 Messungen für 5 Probanden weniger Informationen liefern als 5 Messungen für 100 Probanden
Auf einer Konferenz habe ich die folgende Aussage gehört: 100 Messungen für 5 Probanden liefern viel weniger Informationen als 5 Messungen für 100 Probanden. Es ist ein bisschen offensichtlich, dass dies wahr ist, aber ich habe mich gefragt, wie man es mathematisch beweisen könnte ... Ich denke, ein lineares gemischtes …
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Wie wende ich binomiales GLMM (glmer) auf Prozentsätze anstelle von Ja-Nein-Zählungen an?
Ich habe ein Experiment mit wiederholten Messungen, bei dem die abhängige Variable ein Prozentsatz ist, und ich habe mehrere Faktoren als unabhängige Variablen. Ich würde gerne glmerdas R-Paket verwenden lme4, um es als logistisches Regressionsproblem zu behandeln (indem ich es spezifiziere family=binomial), da es dieses Setup direkt zu berücksichtigen scheint. …
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Restdiagnostik in MCMC-basierten Regressionsmodellen
Ich habe kürzlich begonnen, Regressionsmischmodelle im Bayes'schen Rahmen unter Verwendung eines MCMC-Algorithmus (Funktion MCMCglmm in R) anzupassen. Ich glaube, ich habe verstanden, wie man die Konvergenz des Schätzprozesses diagnostiziert (Kurve, Geweke-Plot, Autokorrelation, posteriore Verteilung ...). Eines der Dinge, die mir im Bayes'schen Rahmen auffallen, ist, dass viel Aufwand für diese …
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Wie werden Haupteffekte interpretiert, wenn der Interaktionseffekt nicht signifikant ist?
Ich habe ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell in R ausgeführt und einen Interaktionseffekt zwischen zwei Prädiktoren eingeschlossen. Die Wechselwirkung war nicht signifikant, aber die Haupteffekte (die beiden Prädiktoren) waren beide. Nun sagen mir viele Lehrbuchbeispiele, dass bei einem signifikanten Effekt der Interaktion die Haupteffekte nicht interpretiert werden können. Aber was …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
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Warnung "Modell konnte nicht konvergieren" in lmer ()
Mit dem folgenden Datensatz wollte ich sehen, ob sich die Reaktion (Wirkung) in Bezug auf Standorte, Jahreszeit, Dauer und deren Wechselwirkungen ändert. In einigen Online-Foren zu Statistiken wurde empfohlen, mit Modellen mit linearen gemischten Effekten fortzufahren. Das Problem besteht jedoch darin, dass ich in den folgenden Jahreszeiten kaum die Chance …
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lme () und lmer () liefern widersprüchliche Ergebnisse
Ich habe mit Daten gearbeitet, die Probleme mit wiederholten Messungen haben. Dabei habe ich ein sehr unterschiedliches Verhalten zwischen lme()und unter lmer()Verwendung meiner Testdaten festgestellt und möchte wissen warum. Der von mir erstellte gefälschte Datensatz enthält Größen- und Gewichtsmessungen für 10 Probanden, die jeweils zweimal durchgeführt wurden. Ich habe die …
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Warum unterscheiden sich die geschätzten Werte eines Best Linear Unbias Predictor (BLUP) von einem Best Linear Unbias Estimator (BLUE)?
Ich verstehe, dass der Unterschied zwischen ihnen damit zusammenhängt, ob die Gruppierungsvariable im Modell als fester oder zufälliger Effekt geschätzt wird, aber mir ist nicht klar, warum sie nicht gleich sind (wenn sie nicht gleich sind). Ich bin speziell daran interessiert, wie dies bei der Verwendung der Schätzung kleiner Flächen …
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Wie funktioniert eine Poisson-Verteilung bei der Modellierung kontinuierlicher Daten und führt dies zu Informationsverlust?
Eine Mitarbeiterin analysiert einige biologische Daten für ihre Dissertation mit böser Heteroskedastizität (Abbildung unten). Sie analysiert es mit einem gemischten Modell, hat aber immer noch Probleme mit den Residuen. Durch die Protokolltransformation der Antwortvariablen werden die Dinge bereinigt, und basierend auf dem Feedback zu dieser Frage scheint dies ein geeigneter …
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Wie kann ich posteriore Mittel und glaubwürdige Intervalle nach mehrfacher Imputation zusammenfassen?
Ich habe mehrere Imputationen verwendet, um eine Reihe vollständiger Datensätze zu erhalten. Ich habe bei jedem der vervollständigten Datensätze Bayes'sche Methoden verwendet, um die posterioren Verteilungen für einen Parameter zu erhalten (ein zufälliger Effekt). Wie kann ich die Ergebnisse für diesen Parameter kombinieren / bündeln? Mehr Kontext: Mein Modell ist …
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