Perguntas com a marcação «glmm»

Para um exemplo simples, assuma que existem dois modelos de regressão linear Modelo 1 tem três preditores, x1a, x2b, ex2c O modelo 2 possui três preditores do modelo 1 e dois preditores adicionais x2aex2b Existe uma equação de regressão populacional em que a variação populacional explicada é para o Modelo …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Recentemente, comecei a aprender sobre modelos mistos lineares generalizados e estava usando o R para explorar que diferença faz para tratar a associação ao grupo como efeito fixo ou aleatório. Em particular, estou analisando o exemplo de conjunto de dados discutido aqui: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm Conforme descrito neste tutorial, o efeito …

10 r  random-effects-model  glmm 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Esta pergunta / tópico surgiu em uma discussão com um colega e eu estava procurando algumas opiniões sobre isso: Estou modelando alguns dados usando uma regressão logística de efeitos aleatórios, mais precisamente uma regressão logística de interceptação aleatória. Para os efeitos fixos, tenho 9 variáveis ​​que são de interesse e …

10 mixed-model  model-selection  aic  glmm  stepwise-regression 

Recentemente, fui apresentado às correções de Hommel Hochberg. Estou tentando encontrar uma explicação simples sobre o que isso realmente é / faz, mas não estou tendo sorte. Alguém pode, por favor, fornecer uma descrição breve e simples sobre as correções de Hommel Hochberg?

10 hypothesis-testing  multiple-comparisons  p-value  glmm 

Introdução Tenho participantes que tocam repetidamente superfícies contaminadas com E. coli em duas condições ( A = usando luvas, B = sem luvas). Quero saber se há uma diferença entre a quantidade de bactérias na ponta dos dedos com e sem luvas, mas também entre o número de contatos. Ambos …

9 r  anova  repeated-measures  lme4-nlme  glmm 

Eu tenho algumas perguntas sobre especificação e interpretação de GLMMs. Definitivamente, três perguntas são estatísticas e duas são mais específicas sobre R. Estou publicando aqui porque, em última análise, acho que a questão é a interpretação dos resultados do GLMM. Atualmente, estou tentando ajustar um GLMM. Estou usando os dados …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

Espero que alguém possa ajudar com o que considero uma pergunta relativamente simples, e acho que sei a resposta, mas sem confirmação ela se tornou algo que eu simplesmente não posso ter certeza. Eu tenho alguns dados de contagem como uma variável de resposta e quero medir como essa variável …

9 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

Devo incluir efeitos aleatórios em um modelo, mesmo que não sejam estatisticamente significativos? Eu tenho um desenho experimental de medidas repetidas, no qual cada indivíduo experimenta três tratamentos diferentes em ordem aleatória. Eu gostaria de controlar quaisquer efeitos individuais e de ordem, mas nenhum deles parece ser estatisticamente significativo em …

9 mixed-model  random-effects-model  glmm 

Estou tendo dificuldades para acessar a mesma página que meu supervisor quando se trata de validar meu modelo. Analisei os resíduos (observados em relação aos valores ajustados) e usei isso como argumento para discutir os resultados obtidos pelo meu modelo, no entanto, meu supervisor insiste que a única maneira de …

8 r  references  glmm  validation  glmmtmb 

Considere o seguinte exemplo simples: library( rms ) library( lme4 ) params <- structure(list(Ns = c(181L, 191L, 147L, 190L, 243L, 164L, 83L, 383L, 134L, 238L, 528L, 288L, 214L, 502L, 307L, 302L, 199L, 156L, 183L), means = c(0.09, 0.05, 0.03, 0.06, 0.07, 0.07, 0.1, 0.1, 0.06, 0.11, 0.1, 0.11, 0.07, 0.11, …

8 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Eu tenho dados de coleta de longo prazo e gostaria de testar se o número de animais coletados é influenciado pelos efeitos climáticos. Meu modelo se parece abaixo: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Explicação das variáveis ​​utilizadas: …

8 r  poisson-distribution  heteroscedasticity  glmm 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Primeiro vamos simular alguns dados para uma regressão logística com partes fixas e aleatórias: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta + Z%*%b pr <- 1/(1+exp(-eta)) y <- …

8 generalized-linear-model  maximum-likelihood  glmm  mixed-model  numerical-integration