Perguntas com a marcação «lme4-nlme»

Primeiro, deixe-me dar uma base; Resumirei minhas perguntas no final. A distribuição Beta, parametrizada por sua média e ϕ , possui Var ( Y ) = V ( μ ) / ( ϕ + 1 ) , onde V ( μ ) = μ ( 1 - μ ) é …

8 generalized-linear-model  lme4-nlme  binomial  beta-regression  quasi-likelihood 

Qual é a diferença entre (1|DNA.concentration/mouse.id)e (DNA.concentration|mouse.id)? O que significam os símbolos |e /significam dentro da sintaxe para o efeito aleatório?

8 r  lme4-nlme 

Estou curioso para saber como o pacote lmerTest em R, especificamente a função "rand", lida com testes de efeitos aleatórios. Considere o exemplo do pdf lmerTest no CRAN que usa o conjunto de dados incorporado "cenouras": #import lme4 package and lmerTest package library(lmerTest) #lmer model with correlation between intercept and …

8 lme4-nlme  mixed-model  likelihood-ratio 

Eu tenho um problema com a interpretação de interações de 2 e 3 vias no lmer. Meu DV é a altura, que é uma variável contínua. Todos os IVs são variáveis ​​categóricas. O primeiro fator é animal, seja rato ou leão. O segundo fator é o sexo, masculino ou feminino. …

8 r  interaction  interpretation  lme4-nlme 

Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Meu design é o seguinte. yyy é a resposta de Bernoulli x1x1x_1 é uma variável contínua x2x2x_2 é uma variável categórica (fator) com dois níveis O experimento é completamente dentro dos sujeitos. Ou seja, cada sujeito recebe cada combinação de e .x 2x1x1x_1x2x2x_2 Esta é uma configuração de regressão logística …

8 r  repeated-measures  glmm  lme4-nlme 

Estou usando o lme4pacote no R para fazer alguma modelagem logística de efeitos mistos. Meu entendimento era que a soma de cada efeito aleatório deveria ser zero. Quando eu uso modelos mistos lineares de brinquedo lmer, os efeitos aleatórios geralmente são < confirmando minha crença de que alguns dos modelos …

8 r  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

Tenho problemas para encontrar uma solução sobre como executar um teste post-hoc (Tukey HSD) após uma ANOVA de medidas repetidas de dois fatores (ambos em indivíduos) em R. Para a ANOVA, usei a função aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Depois de ler as respostas para outras …

8 r  anova  repeated-measures  post-hoc  tukey-hsd  goodness-of-fit  curve-fitting  sem  latent-variable  mplus  anova  post-hoc  tukey-hsd  markov-process  image-processing  r  time-series  causality  granger-causality  anova  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  r  matlab  data-transformation  multinomial  notation  estimation  nonparametric  logistic  r  missing-data  multiple-imputation  mice 

Eu tenho 2 fatores Ae B(5 × 3) e uma covariável Xem um design de assunto interno. Veja como eu especifico meu modelo geral: lme.out = lme(y~ A*B*X, random=~1|Subject, data=mydata) Minha interpretação é que estou olhando para um gráfico y~x, onde a inclinação muda devido à covariável e a linha …

8 repeated-measures  interaction  lme4-nlme  contrasts  predictor 

Atualização : Como agora sei que meu problema se chama separação quase completa , atualizei a pergunta para refletir isso (graças a Aaron). Eu tenho um conjunto de dados de um experimento no qual 29 participantes humanos (fator code) trabalharam em um conjunto de ensaios e responsefoi 1 ou 0. …

8 r  logistic  standard-error  lme4-nlme  separation 

Estou tentando obter previsões para observações de um objeto lme. Isso deveria ser bem direto. No entanto, como recebo diferentes tipos de erros para diferentes tentativas, parece-me que estou perdendo alguma coisa. Meu modelo é o seguinte: model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time + my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd + maternal_educ+ log(IHME_id_gdppc) + …

8 r  mixed-model  multilevel-analysis  prediction  lme4-nlme 

Suponha que A seja um fator fixo e B seja um fator aleatório. A e B são cruzados. Outro fator aleatório C está aninhado em B. Considerando as interações AB e AC, como devo ajustar o modelo usando a função lme no pacote nlme? Obrigado.

8 r  mixed-model  lme4-nlme 

Eu li que a distribuição para o estimador de efeitos aleatórios no lme4 é altamente distorcida e, por esse motivo, erros padrão não são relatados. Gostaria de saber se alguém pode fornecer uma referência para isso? Tenho acesso ao livro de Bates e Pinherio, mas não de Raudenbush e Bryk. …

8 estimation  mixed-model  lme4-nlme 

Estou trabalhando em um conjunto de dados para avaliar o impacto da secagem nas atividades microbianas dos sedimentos. O objetivo é determinar se o impacto da secagem varia entre os tipos de sedimentos e / ou profundidade dentro do sedimento. O projeto experimental é o seguinte: O primeiro fator Sedimento …

8 r  experiment-design  lme4-nlme  split-plot 

Suponha que uma variável de nível dependente seja medida em um nível de unidade (nível 1) aninhado em unidades do tipo (nível 2 ) e que unidades do tipo A estejam aninhadas em níveis do tipo B (nível 3 ).yyyAAA222AAABBB333 Suponha que eu ajuste a seguinte fórmula: y ~ "FIXED …

8 r  lme4-nlme  random-effects-model