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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Schätzung des Bruchpunktes in einem gebrochenen Stab / stückweise linearen Modell mit zufälligen Effekten in R [Code und Ausgabe enthalten]
Kann mir bitte jemand sagen, wie R den Bruchpunkt in einem stückweisen linearen Modell (als fester oder zufälliger Parameter) abschätzen soll, wenn ich auch andere zufällige Effekte abschätzen muss? Im Folgenden ist ein Spielzeugbeispiel aufgeführt, das eine Hockeyschläger- / gebrochener-Schläger-Regression mit zufälligen Steigungsabweichungen und einer zufälligen y-Achsenabschnittsabweichung für einen Bruchpunkt …
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Äquivalenz von (0 + Faktor | Gruppe) und (1 | Gruppe) + (1 | Gruppe: Faktor) Zufallseffektspezifikationen bei zusammengesetzter Symmetrie
Douglas Bates gibt an, dass die folgenden Modelle äquivalent sind, "wenn die Varianz-Kovarianz-Matrix für die vektorwertigen Zufallseffekte eine spezielle Form hat, die als zusammengesetzte Symmetrie bezeichnet wird" ( Folie 91 in dieser Präsentation ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + …
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Verlässt sich ANOVA auf die Methode der Momente und nicht auf die maximale Wahrscheinlichkeit?
Ich sehe an verschiedenen Stellen erwähnt, dass ANOVA seine Schätzung mit der Methode der Momente durchführt. Diese Behauptung verwirrt mich, denn obwohl ich mit der Methode der Momente nicht vertraut bin, verstehe ich, dass sie etwas anderes ist als die Methode der maximalen Wahrscheinlichkeit und nicht gleichwertig damit. Andererseits kann …
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Ungültige Schlussfolgerung, wenn Beobachtungen nicht unabhängig sind
In der Elementarstatistik habe ich gelernt, dass mit einem allgemeinen linearen Modell Beobachtungen unabhängig sein müssen, damit Schlussfolgerungen gültig sind. Wenn Clustering auftritt, kann die Unabhängigkeit möglicherweise nicht länger aufrecht erhalten werden, was zu ungültigen Schlussfolgerungen führt, sofern dies nicht berücksichtigt wird. Eine Möglichkeit, eine solche Clusterbildung zu berücksichtigen, besteht …
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Vorhersage auf Modellen mit gemischten Effekten: Was tun mit zufälligen Effekten?
Betrachten wir diesen hypothetischen Datensatz: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) Wir können lmedie Antwort mit einem Zufallseffektmodell modellieren: require(nlme) model <- lme(response ~ dose …
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Was ist der Unterschied zwischen der Verwendung von aov () und lme () bei der Analyse eines Längsdatensatzes?
Kann mir jemand den Unterschied zwischen der Verwendung aov()und lme()Analyse von Längsschnittdaten und der Interpretation der Ergebnisse dieser beiden Methoden erklären? Unten analysiere ich den gleichen Datensatz mit aov()und lme()und erhalte 2 unterschiedliche Ergebnisse. Mit habe aov()ich ein signifikantes Ergebnis in der Zeit durch die Interaktion mit der Behandlung erhalten, …
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Lineare Modelle mit gemischten Effekten
Ich habe allgemein gehört, dass LME-Modelle bei der Analyse von Genauigkeitsdaten (dh in Psychologieexperimenten) fundierter sind, da sie mit binomischen und anderen nicht normalen Verteilungen arbeiten können, die herkömmliche Ansätze (z. B. ANOVA) nicht können. Auf welcher mathematischen Grundlage können LME-Modelle diese anderen Distributionen einbeziehen, und welche nicht allzu technischen …
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Berechnung von
Ich habe über die Berechnung von R2R2R^2 -Werten in gemischten Modellen gelesen und nach dem Lesen der R-sig-FAQ, anderer Beiträge in diesem Forum (ich würde ein paar verlinken, aber ich habe nicht genug Ruf) und einiger anderer Referenzen, die ich unter Verwendung von verstehe 2R2R2R^2 Werte im Kontext gemischter Modelle …
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Konfidenzintervalle für Vorhersagen für ein nichtlineares gemischtes Modell (nlme)
Ich möchte 95% -Konfidenzintervalle für die Vorhersagen eines nichtlinearen gemischten nlmeModells erhalten. Da dies innerhalb von nichts Standardmäßigem vorgesehen ist, habe nlmeich mich gefragt, ob es richtig ist, die Methode der "Bevölkerungsvorhersageintervalle" zu verwenden, die in Ben Bolkers Buchkapitel im Kontext von Modellen beschrieben wird , die auf der Idee …
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ICC als erwartete Korrelation zwischen zwei zufällig gezogenen Einheiten, die sich in derselben Gruppe befinden
Bei der mehrstufigen Modellierung wird die Intraclass-Korrelation häufig aus einer ANOVA mit Zufallseffekten berechnet yich j= γ00+ uj+ eich jyichj=γ00+uj+eichj y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} Dabei sind die Residuen der Ebene 2 und die Residuen der Ebene 1. Dann erhalten wir Schätzungen, und für die Varianz von und …
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Der standardmäßige lme4-Optimierer erfordert viele Iterationen für hochdimensionale Daten
TL; DR: Die lme4Optimierung scheint standardmäßig in Bezug auf die Anzahl der Modellparameter linear zu sein und ist viel langsamer als ein äquivalentes glmModell mit Dummy-Variablen für Gruppen. Kann ich irgendetwas tun, um es zu beschleunigen? Ich versuche, ein ziemlich großes hierarchisches Logit-Modell (~ 50.000 Zeilen, 100 Spalten, 50 Gruppen) …
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Extrahieren von Steigungen für Fälle aus einem Mixed-Effects-Modell (lme4)
Ich möchte die Steigungen für jedes Individuum in einem Mischeffektmodell extrahieren, wie im folgenden Absatz erläutert Modelle mit gemischten Effekten wurden verwendet, um einzelne Änderungspfade in den kognitiven Übersichtsmaßen zu charakterisieren, einschließlich Begriffen für Alter, Geschlecht und Bildungsjahr als feste Effekte (Laird und Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c). …
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