Perguntas com a marcação «lme4-nlme»

Estou tentando usar lmedo nlmepacote para replicar resultados de aovANOVAs de medidas repetidas. Eu fiz isso para um experimento de medidas repetidas de fator único e para um experimento de dois fatores com um fator entre sujeitos e um fator dentro dos sujeitos, mas estou tendo problemas para fazer isso …

19 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Eu tenho um GLMM com uma distribuição binomial e uma função de link de logit e tenho a sensação de que um aspecto importante dos dados não está bem representado no modelo. Para testar isso, eu gostaria de saber se os dados estão bem descritos por uma função linear na …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

Por favor, considere estes dados: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

Eu sei que uma das vantagens dos modelos mistos é que eles permitem especificar a matriz de variância-covariância para os dados (simetria composta, auto-regressiva, não estruturada etc.). No entanto, a lmerfunção em R não permite uma especificação fácil dessa matriz. Alguém sabe qual estrutura lmerusa por padrão e por que …

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Entendo que usamos modelos de efeitos aleatórios (ou efeitos mistos) quando acreditamos que alguns parâmetros do modelo variam aleatoriamente em algum fator de agrupamento. Desejo ajustar um modelo em que a resposta tenha sido normalizada e centralizada (não perfeitamente, mas bastante próxima) em um fator de agrupamento, mas uma variável …

18 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

Histórico: Nota: Meu conjunto de dados e código-r estão incluídos abaixo do texto Desejo usar o AIC para comparar dois modelos de efeitos mistos gerados usando o pacote lme4 em R. Cada modelo tem um efeito fixo e um efeito aleatório. O efeito fixo difere entre os modelos, mas o …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

Este é o meu quadro de dados: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) Em seguida, corro um modelo de efeitos lineares mistos para comparar a diferença dos 3 grupos em "Valor", em que "Assunto" é o fator aleatório: library(lme4) library(lmerTest) model <- …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

Eu tenho dados de pacientes tratados com 2 tipos diferentes de tratamentos durante a cirurgia. Eu preciso analisar o seu efeito na frequência cardíaca. A medição da frequência cardíaca é realizada a cada 15 minutos. Dado que o comprimento da cirurgia pode ser diferente para cada paciente, cada paciente pode …

17 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Fórmulas de modelo em R, como y ~ x + a*b + c:d são baseados na chamada notação de Wilkinson : Wilkinson e Rogers 1973, Descrição Simbólica de Modelos Fatoriais para Análise de Variância . Este artigo não discutiu notações para modelos mistos (que talvez não existissem na época). Então, …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

Estou usando a glmerfunção do lme4pacote em R e usando o bobyqaotimizador (ou seja, o padrão no meu caso). Estou recebendo um aviso e estou curioso para saber o que isso significa. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

Estou tendo problemas para entender a saída do meu lmer()modelo. É um modelo simples de uma variável de resultado (Suporte) com interceptações de estado variáveis ​​/ efeitos aleatórios de estado: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Os resultados de summary(mlm1)são: Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ …

16 r  mixed-model  random-effects-model  lme4-nlme 

Eu tenho usado o MCMCglmmpacote recentemente. Estou confuso com o que é referido na documentação como estrutura R e estrutura G. Eles parecem estar relacionados aos efeitos aleatórios - em particular especificando os parâmetros para a distribuição anterior sobre eles, mas a discussão na documentação parece assumir que o leitor …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

No meu estudo, medirei a carga de trabalho com várias métricas. Com variabilidade da frequência cardíaca (VFC), atividade eletrodérmica (EDA) e com uma escala subjetiva (IWS). Após a normalização, o IWS possui três valores: Carga de trabalho menor que o normal Carga de trabalho é média A carga de trabalho …

16 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Digamos que temos um modelo mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

Estou tentando usar lme4::glmer()para ajustar um modelo misto generalizado binomial (GLMM) com variável dependente que não é binária, mas uma variável contínua entre zero e um. Pode-se pensar nessa variável como uma probabilidade; de fato, é a probabilidade relatada por seres humanos (em um experimento que ajudo a analisar). Ou …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme