Perguntas com a marcação «mixed-model»

Eu estou analisando alguns dados comportamentais usando lme4em R, principalmente após excelentes tutoriais do Bodo de Inverno , mas eu não entendo se eu estou lidando com interações corretamente. Pior, ninguém mais envolvido nesta pesquisa usa modelos mistos, então estou um pouco à deriva quando se trata de garantir que …

10 r  mixed-model  p-value  lme4-nlme 

Qual é a estrutura de variância-covariância padrão para efeitos aleatórios no glmerou lmerno lme4pacote? Como se especifica outra estrutura de variância-covariância para efeitos aleatórios no código? Não encontrei nenhuma informação sobre isso na lme4documentação.

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

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 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Matematicamente, muitas vezes é visto que expressões e algoritmos para Expectation Maximization (EM) geralmente são mais simples para modelos mistos, mas parece que quase tudo (se não tudo) que pode ser resolvido com EM também pode ser resolvido com MLE (por, digamos, o método Newton-Raphson, para expressões que não estão …

10 mixed-model  maximum-likelihood  expectation-maximization 

Estou tentando lidar com uma análise de tempo para evento usando resultados binários repetidos. Suponha que o tempo do evento seja medido em dias, mas, no momento, discretizamos o tempo em semanas. Quero aproximar um estimador de Kaplan-Meier (mas permitir covariáveis) usando resultados binários repetidos. Parece uma maneira indireta, mas …

9 mixed-model  survival  random-effects-model  recurrent-events 

Uma ocorrência não tão incomum ao lidar com modelos mistos máximos complexos (estimar todos os efeitos aleatórios possíveis para dados e modelo) é perfeita (+1 ou -1) ou correlação quase perfeita entre alguns efeitos aleatórios. Para o propósito da discussão, vamos observar o seguinte modelo e resumo do modelo Model: …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Em um estudo longitudinal, os resultados de unidades são medidos repetidamente nos pontos de tempo com um total de ocasiões de medição fixas (fixo = medições nas unidades são feitas ao mesmo tempo). i t mYeu tYitY_{it}Euiitttmmm As unidades são atribuídas aleatoriamente a um tratamento, , ou a um grupo …

9 mixed-model  panel-data  multilevel-analysis  random-effects-model  fixed-effects-model 

Na página 12 do livro de Bates sobre o modelo de efeito misto , ele descreve o modelo da seguinte maneira: Perto do final da captura de tela, ele menciona o fator de covariância relativo , dependendo do parâmetro variance-component , θΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta sem explicar o que exatamente é o relacionamento. …

9 mixed-model  references  multilevel-analysis 

Estou ajustando um glmermodelo no lme4pacote R. Estou procurando uma tabela anova com o valor p mostrado nela, mas não consigo encontrar nenhum pacote que se encaixe nela. É possível fazer isso em R? O modelo que estou ajustando é da forma: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four times a year'), control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

9 r  anova  lme4-nlme  mixed-model 

Eu tenho modelos como este: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 …

9 r  mixed-model  aic 

Estou tentando analisar o efeito de Year na variável logInd para um grupo específico de indivíduos (eu tenho 3 grupos). O modelo mais simples: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data …

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

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Atualmente, estou trabalhando em uma série de modelos de séries temporais de Poisson tentando estimar o efeito de uma alteração na forma como as contagens foram obtidas (alternando de um teste de diagnóstico para outro) enquanto controlo outras tendências ao longo do tempo (digamos, um aumento geral no incidência de …

9 mixed-model  generalized-linear-model  poisson-distribution  random-effects-model