Es gibt eine Unterscheidung, die mich mit gemischten Modellen auslöst, und ich frage mich, ob ich Klarheit darüber bekommen könnte. Nehmen wir an, Sie haben ein gemischtes Modell der Zähldaten. Es gibt eine Variable, von der Sie wissen, dass Sie sie als festen Effekt haben möchten (A) und eine...
Angenommen, wir arbeiten an einem Zufallseffektmodell einiger Zählungsdaten im Zeitverlauf und möchten einige Trends überprüfen. Normalerweise würden Sie etwas tun wie: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") eine quadratische Form für einschließen t. Ist es möglich,...
Sagen wir, wir müssen GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Diese Modelle sind nicht im üblichen Sinne verschachtelt: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) Also können wir...
Bitte beachten Sie diese Daten: 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, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("g1", "g2"), class =...
Betrachten Sie die folgenden Daten aus einer wechselseitigen Betrachtung innerhalb des Probandendesigns: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3...
Ich besitze ein GLMM mit einer Binomialverteilung und einer Logit-Link-Funktion und habe das Gefühl, dass ein wichtiger Aspekt der Daten im Modell nicht gut dargestellt wird. Um dies zu testen, möchte ich wissen, ob die Daten durch eine lineare Funktion auf der Logit-Skala gut beschrieben werden....
Ich versuche, lmeaus dem nlmePaket Ergebnisse von aovANOVAs für wiederholte Messungen zu replizieren . Ich habe dies für ein Einzelfaktor-Experiment mit wiederholten Messungen und für ein Zweifaktor-Experiment mit einem Zwischensubjektfaktor und einem Innensubjektfaktor getan, aber ich habe...
Dies ist mein Datenrahmen: 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 <-...
Hintergrund: Hinweis: Mein Datensatz und R-Code sind unter dem Text enthalten Ich möchte AIC verwenden, um zwei Modelle mit gemischten Effekten zu vergleichen, die mit dem lme4-Paket in R erstellt wurden. Jedes Modell hat einen festen und einen zufälligen Effekt. Der festgelegte Effekt...
Ich weiß, dass einer der Vorteile gemischter Modelle darin besteht, dass sie die Angabe einer Varianz-Kovarianz-Matrix für die Daten ermöglichen (zusammengesetzte Symmetrie, autoregressiv, unstrukturiert usw.). Die lmerFunktion in R ermöglicht jedoch keine einfache Angabe dieser Matrix. Weiß...
Ich verstehe, dass wir Modelle mit zufälligen Effekten (oder gemischten Effekten) verwenden, wenn wir glauben, dass einige Modellparameter über einen Gruppierungsfaktor zufällig variieren. Ich möchte ein Modell xanpassen, bei dem die Reaktion über einen Gruppierungsfaktor normalisiert und zentriert...
Ich habe Daten von Patienten, die während der Operation mit 2 verschiedenen Arten von Behandlungen behandelt wurden. Ich muss die Auswirkung auf die Herzfrequenz analysieren. Die Herzfrequenzmessung erfolgt alle 15 Minuten. Da die Operationsdauer für jeden Patienten unterschiedlich sein kann, kann...
In meiner Studie werde ich die Arbeitsbelastung mit verschiedenen Metriken messen. Mit Herzfrequenzvariabilität (HRV), elektrodermaler Aktivität (EDA) und subjektiver Skala (IWS). Nach der Normalisierung hat das IWS drei Werte: Arbeitsbelastung niedriger als normal Arbeitsbelastung ist...
Ich verwende die glmerFunktion aus dem lme4Paket in R und verwende den bobyqaOptimierer (dh die Standardeinstellung in meinem Fall). Ich bekomme eine Warnung und bin gespannt, was das bedeutet. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3...
Ich habe Probleme, die Ausgabe meines lmer()Modells zu verstehen . Es ist ein einfaches Modell einer Ergebnisvariablen (Support) mit unterschiedlichen Zustandsabschnitten / Zustandszufallseffekten: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Die Ergebnisse von summary(mlm1)sind: Linear mixed model fit...
Ich habe das MCMCglmmPaket vor kurzem benutzt. Ich bin verwirrt von dem, was in der Dokumentation als R-Struktur und G-Struktur bezeichnet wird. Diese scheinen sich auf die zufälligen Effekte zu beziehen - insbesondere die Angabe der Parameter für die vorherige Verteilung auf sie, aber die...
Modellformeln in R wie y ~ x + a*b + c:d basieren auf der sogenannten Wilkinson-Notation : Wilkinson und Rogers 1973, Symbolische Beschreibung faktorieller Modelle zur Varianzanalyse . In diesem Artikel wurden keine Notationen für gemischte Modelle erörtert (die damals möglicherweise noch nicht...
Ich versuche, lme4::glmer()ein binomiales verallgemeinertes gemischtes Modell (GLMM) mit abhängiger Variable anzupassen, die nicht binär ist, sondern eine kontinuierliche Variable zwischen Null und Eins. Man kann sich diese Variable als Wahrscheinlichkeit vorstellen; Tatsächlich ist es die...
Ich möchte die Ausgaben von lmer (wirklich glmer) mit einem Spielzeugbinomialbeispiel abgleichen. Ich habe die Vignetten gelesen und glaube zu verstehen, was los ist. Aber anscheinend mache ich nicht. Nachdem ich stecken geblieben war, habe ich die "Wahrheit" in Bezug auf die zufälligen Effekte...
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-