Perguntas com a marcação «random-effects-model»

Os parâmetros associados aos níveis particulares de uma covariável são chamados às vezes de "efeitos" dos níveis. Se os níveis observados representam uma amostra aleatória do conjunto de todos os níveis possíveis, chamamos esses efeitos de "aleatórios".

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Ajustando um modelo misto de Poisson GLM com uma inclinação aleatória e interceptação
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 …
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Que modelo para um conjunto de dados desafiador? (centenas de séries temporais com muitos aninhamentos)
Eu tenho um conjunto de dados bastante complicado para analisar e não consigo encontrar uma boa solução para isso. É o seguinte: 1. os dados brutos são essencialmente gravações de canções de insetos. Cada música é composta de várias explosões e cada explosão é composta por subunidades. Todos os indivíduos …
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Computando a confiabilidade entre avaliadores em R com número variável de classificações?
A Wikipedia sugere que uma maneira de analisar a confiabilidade entre avaliadores é usar um modelo de efeitos aleatórios para calcular a correlação intraclasse . O exemplo da correlação intraclasse fala sobre olhar para σ2ασ2α+σ2ϵσα2σα2+σϵ2\frac{\sigma_\alpha^2}{\sigma_\alpha^2+\sigma_\epsilon^2} de um modelo Yeu j= μ + αEu+ ϵeu jYEuj=μ+αEu+ϵEujY_{ij} = \mu + \alpha_i + …
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Efeitos aleatórios podem ser aplicados apenas a variáveis ​​categóricas?
Essas perguntas podem parecer estúpidas, mas ... é correto que efeitos aleatórios possam ser aplicados apenas a variáveis ​​categóricas (como identificação individual, identificação de população, ...), por exemplo, digamos que é uma variável categórica:xixix_i ~ β x iyiyiy_iβxiβxi\beta_{x_i} ~ N o r m ( μ , ô 2 )βxiβxi\beta_{x_i}Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) …
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Estimativas de efeitos aleatórios no modelo binomial (lme4)
Estou simulando ensaios de Bernoulli com um aleatório entre grupos e, em seguida, encaixo o modelo correspondente em o pacote:logitθ∼N(logitθ0,12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <- 10 # number of Bernoulli trials within each group logit <- function(p) log(p)-log(1-p) …
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Podemos modelar fatores não aleatórios como aleatórios em um design multinível / hierárquico?
A distinção entre variáveis ​​estritamente aleatórias (que devem ser modeladas como tais) e variáveis ​​não aleatórias que alguns argumentam que poderiam ser modeladas como aleatórias se for um modelo hierárquico / multinível, é pouco clara para mim. Bates e Bolker exemplificam efeitos aleatórios com casos de verdadeira aleatoriedade, por exemplo, …
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Devo excluir efeitos aleatórios de um modelo se eles não forem estatisticamente significativos?
Devo incluir efeitos aleatórios em um modelo, mesmo que não sejam estatisticamente significativos? Eu tenho um desenho experimental de medidas repetidas, no qual cada indivíduo experimenta três tratamentos diferentes em ordem aleatória. Eu gostaria de controlar quaisquer efeitos individuais e de ordem, mas nenhum deles parece ser estatisticamente significativo em …
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Como executar SVD para atribuir valores ausentes, um exemplo concreto
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Teste post-hoc após medidas repetidas de dois fatores ANOVA em R?
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 …
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enorme diferença entre as estimativas de regressão binomial ao incluir efeito aleatório vs quando não
Estou tentando estimar a pontuação média para dois grupos de estudantes. Eu uso um modelo de regressão binomial. Essa total_ansé a pergunta total que eles responderam, que podem ser diferentes para diferentes alunos. O modelo 1 estima diretamente model <- glm(cbind(total_correct, total_ans-total_correct) ~ student_type,family= binomial, data = df) Call: glm(formula …
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