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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Eingeschränkte maximale Wahrscheinlichkeit mit weniger als dem vollen Spaltenrang von
Diese Frage befasst sich mit der eingeschränkten Maximalwahrscheinlichkeitsschätzung (REML) in einer bestimmten Version des linearen Modells, nämlich: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), Wobei eine durch ; parametrisierte ( ) Matrix ist , wie auch . ist ein unbekannter Vektor von Störparametern; das Interesse liegt in …
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Warum lösen Modelle mit gemischten Effekten die Abhängigkeit auf?
Angenommen, wir sind daran interessiert, wie sich die Noten der Schülerprüfungen auf die Anzahl der Stunden auswirken, die diese Schüler studieren. Um diese Beziehung zu untersuchen, könnten wir die folgende lineare Regression durchführen: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + \beta_1 \times \text{hours.studied}_i + e_i Wenn wir jedoch Schüler aus mehreren verschiedenen …
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Regression nichtlinearer Mischeffekte in R
Überraschenderweise konnte ich mit Google keine Antwort auf die folgende Frage finden: Ich habe einige biologische Daten von mehreren Personen, die mit der Zeit ein grob sigmoides Wachstumsverhalten zeigen. Daher möchte ich es mit einem logistischen Standardwachstum modellieren P(t) = k*p0*exp(r*t) / (k+p0*(exp(r*t)-1)) wobei p0 der Startwert bei t = …
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LME () Fehler - Iterationslimit erreicht
Bei der Angabe eines Modells mit gekreuzten gemischten Effekten versuche ich, Wechselwirkungen einzubeziehen. Es wird jedoch folgende Fehlermeldung angezeigt: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) Das Modell …
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Welche Arten von Codierungen sind für kategoriale Variablen (in R) verfügbar und wann würden Sie sie verwenden?
Wenn Sie ein lineares Modell oder ein gemischtes Modell anpassen, stehen verschiedene Codierungstypen zur Verfügung, um eine kategoriale oder nominelle Varibale in eine Reihe von Variablen zu transformieren, für die Parameter geschätzt werden, z. B. Dummy-Conding (Standardeinstellung R) und Effektcodierung. Ich habe gehört, dass die Effektcodierung (manchmal auch als Abweichungs- …
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In welcher Beziehung steht ARMA / ARIMA zur Modellierung gemischter Effekte?
Bei der Paneldatenanalyse habe ich mehrstufige Modelle mit zufälligen / gemischten Effekten verwendet, um mit Autokorrelationsproblemen umzugehen (dh Beobachtungen werden im Laufe der Zeit in Gruppen zusammengefasst), wobei andere Parameter hinzugefügt wurden, um bestimmte Zeitangaben und Schocks von Interesse zu berücksichtigen . ARMA / ARIMA scheint darauf ausgelegt zu sein, …
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Was würde ein Konfidenzintervall um einen vorhergesagten Wert aus einem Mischeffektmodell bedeuten?
Ich habe diese Seite angesehenund bemerkte die Methoden für Konfidenzintervalle für lme und lmer in R. Für diejenigen, die R nicht kennen, sind dies Funktionen zum Erzeugen gemischter Effekte oder mehrstufiger Modelle. Wenn ich feste Effekte in so etwas wie einem Entwurf mit wiederholten Messungen habe, was würde ein Konfidenzintervall …
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Unterschied zwischen Paneldaten und gemischtem Modell
Ich möchte den Unterschied zwischen Paneldatenanalyse und gemischter Modellanalyse kennen. Meines Wissens verwenden Paneldaten und gemischte Modelle feste und zufällige Effekte. Wenn ja, warum haben sie unterschiedliche Namen? Oder sind sie auch? Ich habe den folgenden Beitrag gelesen, in dem die Definition des festen, zufälligen und gemischten Effekts beschrieben wird, …
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Lineare Mixed-Effects-Modellierung mit Zwillingsstudiendaten
Angenommen, ich habe eine Antwortvariable yijyijy_{ij} , die vom jjj ten Geschwister in der iii ten Familie gemessen wurde . Darüber hinaus sind einige Verhaltensdaten xijxijx_{ij} in der gleichen Zeit von jedem Probanden erhoben wurden. Ich versuche die Situation mit dem folgenden linearen Mixed-Effects-Modell zu analysieren: yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + …
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