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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Große Uneinigkeit in der Steigungsschätzung, wenn Gruppen in einem gemischten Modell als zufällig oder fest behandelt werden
Ich verstehe, dass wir Modelle mit zufälligen Effekten (oder gemischten Effekten) verwenden, wenn wir glauben, dass einige Modellparameter über einen Gruppierungsfaktor zufällig variieren. Ich möchte ein Modell xanpassen, bei dem die Reaktion über einen Gruppierungsfaktor normalisiert und zentriert (nicht perfekt, aber ziemlich nahe beieinander) ist, aber eine unabhängige Variable in …
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Varianz-Kovarianz-Matrix in lmer
Ich weiß, dass einer der Vorteile gemischter Modelle darin besteht, dass sie die Angabe einer Varianz-Kovarianz-Matrix für die Daten ermöglichen (zusammengesetzte Symmetrie, autoregressiv, unstrukturiert usw.). Die lmerFunktion in R ermöglicht jedoch keine einfache Angabe dieser Matrix. Weiß jemand, welche Struktur lmerstandardmäßig verwendet wird und warum es keine Möglichkeit gibt, diese …
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Fallstricke linearer Mischmodelle
Was sind einige der Hauptprobleme bei der Verwendung linearer Modelle mit gemischten Effekten? Was sind die wichtigsten Dinge, auf die Sie achten müssen, um die Angemessenheit Ihres Modells zu beurteilen? Nach welchen wichtigen Dingen muss beim Vergleich von Modellen desselben Datensatzes gesucht werden?
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REML oder ML, um zwei Modelle mit gemischten Effekten mit unterschiedlichen festen Effekten zu vergleichen, aber mit demselben zufälligen Effekt?
Hintergrund: Hinweis: Mein Datensatz und R-Code sind unter dem Text enthalten Ich möchte AIC verwenden, um zwei Modelle mit gemischten Effekten zu vergleichen, die mit dem lme4-Paket in R erstellt wurden. Jedes Modell hat einen festen und einen zufälligen Effekt. Der festgelegte Effekt unterscheidet sich zwischen den Modellen, der Zufallseffekt …
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Was wäre ein anschauliches Bild für lineare Mischmodelle?
Angenommen, Sie befinden sich in der Bibliothek Ihrer Statistikabteilung und stoßen auf ein Buch mit dem folgenden Bild auf der Titelseite. Sie werden wahrscheinlich denken, dass dies ein Buch über lineare Regression ist. Welches Bild lässt Sie über lineare Mischmodelle nachdenken?
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Unabhängigkeit von Residuen in einem computergestützten Experiment / Simulation?
Ich führte eine computerbasierte Bewertung verschiedener Methoden zur Anpassung eines bestimmten in den Paläowissenschaften verwendeten Modelltyps durch. Ich hatte ein umfangreiches Trainingsset und habe daher ein Testset nach dem Zufallsprinzip (geschichtete Zufallsauswahl) beiseite gelegt. Ich habe verschiedene Methoden an die Proben des Trainingssatzes angepasst und unter Verwendung der resultierenden Modelle …
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Unsymmetrische ANOVA mit gemischten Effekten für wiederholte Messungen
Ich habe Daten von Patienten, die während der Operation mit 2 verschiedenen Arten von Behandlungen behandelt wurden. Ich muss die Auswirkung auf die Herzfrequenz analysieren. Die Herzfrequenzmessung erfolgt alle 15 Minuten. Da die Operationsdauer für jeden Patienten unterschiedlich sein kann, kann jeder Patient zwischen 7 und 10 Herzfrequenzmessungen durchführen. Daher …
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Anteil der erklärten Varianz in einem Mixed-Effects-Modell
Ich weiß nicht, ob dies vorher gefragt wurde, aber ich habe nichts darüber gefunden. Meine Frage ist, ob jemand eine gute Referenz liefern kann, um zu lernen, wie man den Varianzanteil erhält, der durch jeden der festen und zufälligen Faktoren in einem Modell mit gemischten Effekten erklärt wird.
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Der Ursprung der Wilkinson-Notation wie (1 | id) für zufällige Effekte in gemischten Modellformeln in R
Modellformeln in R wie y ~ x + a*b + c:d basieren auf der sogenannten Wilkinson-Notation : Wilkinson und Rogers 1973, Symbolische Beschreibung faktorieller Modelle zur Varianzanalyse . In diesem Artikel wurden keine Notationen für gemischte Modelle erörtert (die damals möglicherweise noch nicht existierten). Woher kamen also die lme4in R …
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Richtige Bootstrapping-Technik für Cluster-Daten?
Ich habe eine Frage zur richtigen Bootstrapping-Technik für Daten, bei denen eine starke Clusterbildung vorliegt. Ich wurde beauftragt, ein Vorhersagemodell mit multivariaten gemischten Effekten für Versicherungsfalldaten zu evaluieren, indem ich das aktuelle Basismodell für neuere Schadensfalldaten ausgewertet habe, um zu bestimmen, wie gut das Modell vorhersagt, welche Behandlungsepisoden die höchste …
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Gemischtes Modell vs. Pooling von Standardfehlern für Studien mit mehreren Standorten - Warum ist ein gemischtes Modell so viel effizienter?
Ich habe einen Datensatz, der aus einer Reihe von monatlichen Fallzählungen für "kaputte Stöcke" von einer Handvoll Websites besteht. Ich versuche, eine einzige zusammenfassende Schätzung aus zwei verschiedenen Techniken zu erhalten: Technik 1: Passen Sie einen "gebrochenen Stab" mit einem Poisson-GLM mit einer 0/1-Indikatorvariablen an und verwenden Sie eine Zeit- …
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