Perguntas com a marcação «mixed-model»

Modelos mistos (também conhecidos como multiníveis ou hierárquicos) são modelos lineares que incluem efeitos fixos e efeitos aleatórios. Eles são usados ​​para modelar dados longitudinais ou aninhados.

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Como combinar intervalos de confiança para um componente de variação de um modelo de efeitos mistos ao usar imputação múltipla
A lógica da imputação múltipla (MI) é imputar os valores ausentes não uma vez, mas várias (normalmente M = 5) vezes, resultando em M conjuntos de dados concluídos. Os conjuntos de dados completos M são então analisados ​​com métodos de dados completos nos quais as estimativas M e seus erros …
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Quais são os valores corretos para precisão e rechamada em casos extremos?
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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O lmer () pode usar splines como efeitos aleatórios?
Digamos que estamos trabalhando em um modelo de efeitos aleatórios de alguns dados de contagem ao longo do tempo e queremos controlar algumas tendências. Normalmente, você faria algo como: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") para incluir uma forma quadrática para t. É possível usar algumas técnicas de suavização mais …
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Interpretando três formas de um "modelo misto"
Há uma distinção que está me atrapalhando com modelos mistos, e eu estou me perguntando se eu poderia ter alguma clareza sobre isso. Vamos supor que você tenha um modelo misto de dados de contagem. Há uma variável que você sabe que deseja como efeito fixo (A) e outra variável …
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Na prática, como é calculada a matriz de covariância de efeitos aleatórios em um modelo de efeitos mistos?
Basicamente, o que eu quero saber é como as diferentes estruturas de covariância são aplicadas e como os valores dentro dessas matrizes são calculados. Funções como lme () permitem escolher qual estrutura gostaríamos, mas eu adoraria saber como elas são estimadas. Considere o modelo linear de efeitos mistos .Y=Xβ+Zu+ϵY=Xβ+Zu+ϵY=X\beta+Zu+\epsilon Onde …
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Sopa de Letrinhas ANOVA Soup & Regression Equivalents
Posso obter ajuda para concluir esta tentativa (em andamento) de tentar me orientar sobre os equivalentes da ANOVA e REGRESSION? Eu tenho tentado conciliar os conceitos, nomenclatura e sintaxe dessas duas metodologias. Há muitos posts sobre este local sobre a sua semelhança, por exemplo, este ou esta , mas ainda …
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