Perguntas com a marcação «glmm»

Modelos Mistos Lineares Generalizados (efeitos) são normalmente usados ​​para modelar dados não normais não independentes (por exemplo, dados binários longitudinais).


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Diferença entre modelos lineares generalizados e modelos mistos lineares generalizados
Eu estou querendo saber quais são as diferenças entre GLMs mistos e não misturados. Por exemplo, no SPSS, o menu suspenso permite que os usuários se ajustem: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear Eles lidam com valores ausentes de maneira diferente? Minha variável …

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Diagnósticos para modelos lineares generalizados (mistos) (especificamente resíduos)
Atualmente, estou lutando para encontrar o modelo certo para dados de contagem difícil (variável dependente). Eu tentei vários modelos diferentes (modelos de efeitos mistos são necessários para o meu tipo de dados) como lmere lme4(com uma transformação de log), bem como modelos de efeitos mistos lineares generalizados com várias famílias, …

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Por que obtenho variação zero de um efeito aleatório no meu modelo misto, apesar de algumas variações nos dados?
Executamos uma regressão logística de efeitos mistos usando a seguinte sintaxe; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Assunto e Item são os efeitos aleatórios. Estamos obtendo um resultado ímpar, que é o coeficiente e …

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Como aplicar GLMM binomial (glmer) a porcentagens em vez de contagens sim-não?
Tenho um experimento de medidas repetidas em que a variável dependente é uma porcentagem e tenho vários fatores como variáveis ​​independentes. Eu gostaria de usar glmero pacote R lme4para tratá-lo como um problema de regressão logística (especificando family=binomial), pois parece acomodar essa configuração diretamente. Meus dados são assim: > head(data.xvsy) …






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Alternativas de superdispersão e modelagem em modelos de efeito aleatório de Poisson com compensações
Eu me deparei com várias questões práticas ao modelar dados de contagem de pesquisas experimentais usando um experimento dentro do assunto. Descrevo brevemente o experimento, os dados e o que fiz até agora, seguidos pelas minhas perguntas. Quatro filmes diferentes foram exibidos para uma amostra de entrevistados em sequência. Após …

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Como testar a sobredispersão no Poisson GLMM com lmer () no R?
Eu tenho o seguinte modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... e esta é a saída resumida. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 …

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Modelo marginal versus modelo de efeitos aleatórios - como escolher entre eles? Um conselho para um leigo
Ao procurar qualquer informação sobre o modelo marginal e o modelo de efeitos aleatórios , e como escolher entre eles, encontrei algumas informações, mas era uma explicação abstrata matemática mais ou menos (como por exemplo aqui: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Em algum lugar, descobri que foram …

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Modelos mistos lineares generalizados: diagnóstico
Eu tenho uma regressão logística de interceptação aleatória (devido a medições repetidas) e gostaria de fazer alguns diagnósticos, especificamente sobre discrepâncias e observações influentes. Eu olhei para resíduos para ver se há observações que se destacam. Mas também gostaria de ver algo como a distância de Cook ou DFFITS. Hosmer …

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Como você lida com variáveis ​​"aninhadas" em um modelo de regressão?
Considere um problema estatístico em que você tem uma responsevariável que deseja descrever condicional em uma explanatoryvariável e uma nestedvariável, em que a variável aninhada surge apenas como uma variável significativa para valores específicos da variável explicativa . Nos casos em que a variável explicativa não admite uma variável aninhada …

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