Perguntas com a marcação «nested-models»

Na literatura sobre modelos hierárquicos / multiníveis, eu sempre li sobre "modelos aninhados" e "modelos não aninhados", mas o que isso significa? Alguém poderia me dar alguns exemplos ou me contar sobre as implicações matemáticas desse fraseado?

61 hypothesis-testing  terminology  nested-models  nested-data 

Quais são exatamente os pré-requisitos que precisam ser atendidos para que a comparação do modelo da AIC funcione? Acabei de contornar esta questão quando fiz uma comparação como esta: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] 14277.29 Assim …

26 regression  model-selection  aic  model-comparison  nested-models 

Digamos que precisamos dos GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Esses modelos não são aninhados no sentido usual de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models 

Atualmente, estou revisando alguns trabalhos e encontrei o seguinte, o que me parece errado. Dois modelos mistos são montados (em R) usando o lmer. Os modelos não são aninhados e são comparados por testes de razão de verossimilhança. Em suma, aqui está um exemplo reproduzível do que tenho: set.seed(105) Resp …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

O teste da razão de verossimilhança e a AIC são ferramentas para escolher entre dois modelos e ambos se baseiam na probabilidade de log. Mas, por que o teste da razão de verossimilhança não pode ser usado para escolher entre dois modelos não aninhados enquanto o AIC pode?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Mais especificamente, por que os testes da razão de verossimilhança têm uma distribuição assintoticamente se os modelos estão aninhados, mas esse não é mais o caso dos modelos não aninhados? Entendo que isso se segue do teorema de Wilks, mas, infelizmente, não entendo sua prova .χ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

O AIC é definido como , em que é o estimador de probabilidade máxima é a dimensão do espaço do parâmetro. Para a estimativa de , geralmente se negligencia o fator constante da densidade. Ou seja, o fator que não depende dos parâmetros, a fim de simplificar a probabilidade. Por …

12 model-selection  aic  nested-models 

Até agora, vi o ANOVA usado de duas maneiras: Primeiro , no meu texto de estatística introdutória, a ANOVA foi introduzida como uma maneira de comparar médias de três ou mais grupos, como uma melhoria em comparação aos pares, a fim de determinar se um dos meios tem uma diferença …

11 hypothesis-testing  anova  model-comparison  f-test  nested-models 

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