Das lmerTestPaket bietet eine anova()Funktion für lineare gemischte Modelle mit optionaler Satterthwaite- (Standard) oder Kenward-Roger-Näherung der Freiheitsgrade (df). Was ist der Unterschied zwischen diesen beiden Ansätzen? Wann soll man welche
Ich verwende derzeit einige lineare Modelle mit gemischten Effekten. Ich benutze das Paket "lme4" in R. Meine Modelle haben die Form: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Bevor ich meine Modelle ausführte, überprüfte ich die mögliche Multikollinearität...
Ich versuche, von der Verwendung des ezPakets zu lmeANOVA für wiederholte Messungen überzugehen (da ich hoffe, dass ich benutzerdefinierte Kontraste verwenden kann lme). Den Ratschlägen dieses Blogposts folgend, konnte ich dasselbe Modell mit sowohl aov(als auch auf ezAnfrage) als auch einrichten...
Ich habe aus einigen Gründen ein Problem damit, die Vorteile der Kennzeichnung eines Modellfaktors als zufällig zu betrachten. Für mich scheint es in fast allen Fällen die optimale Lösung zu sein, alle Faktoren als fest zu behandeln. Erstens ist die Unterscheidung zwischen fest und zufällig...
Ich bin etwas verwirrt über die Vorteile gemischter Modelle in Bezug auf die prädiktive Modellierung. Da Vorhersagemodelle in der Regel dazu gedacht sind, Werte bisher unbekannter Beobachtungen vorherzusagen, erscheint es mir offensichtlich, dass ein gemischtes Modell nur durch seine Fähigkeit...
Ich habe diese Übersicht der lm / lmer R-Formeln von @conjugateprior durchgesehen und bin durch den folgenden Eintrag verwirrt: Angenommen, A ist zufällig, aber B ist fest und B ist in A verschachtelt. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) Im Folgenden wird eine analoge Mischmodellformel lmer(Y ~ B...
Ich frage mich, ob es Methoden zur Berechnung der Stichprobengröße in gemischten Modellen gibt. Ich benutze lmerin R, um die Modelle anzupassen (ich habe zufällige Steigungen und
Wie werden (lineare) Mischeffektmodelle normalerweise miteinander verglichen? Ich weiß, dass Likelihood-Ratio-Tests verwendet werden können, aber dies funktioniert nicht, wenn ein Modell nicht die richtige Teilmenge des anderen Modells ist. Ist die Schätzung der Modelle df immer einfach? Anzahl der...
Wir haben eine logistische Regression mit gemischten Effekten unter Verwendung der folgenden Syntax durchgeführt. # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Betreff und Gegenstand sind die...
Mit dem folgenden Datensatz wollte ich sehen, ob sich die Reaktion (Wirkung) in Bezug auf Standorte, Jahreszeit, Dauer und deren Wechselwirkungen ändert. In einigen Online-Foren zu Statistiken wurde empfohlen, mit Modellen mit linearen gemischten Effekten fortzufahren. Das Problem besteht jedoch...
Ich habe ein Experiment mit wiederholten Messungen, bei dem die abhängige Variable ein Prozentsatz ist, und ich habe mehrere Faktoren als unabhängige Variablen. Ich würde gerne glmerdas R-Paket verwenden lme4, um es als logistisches Regressionsproblem zu behandeln (indem ich es spezifiziere...
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...
Auf einer Konferenz habe ich die folgende Aussage gehört: 100 Messungen für 5 Probanden liefern viel weniger Informationen als 5 Messungen für 100 Probanden. Es ist ein bisschen offensichtlich, dass dies wahr ist, aber ich habe mich gefragt, wie man es mathematisch beweisen könnte ... Ich denke,...
Ich habe ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell in R ausgeführt und einen Interaktionseffekt zwischen zwei Prädiktoren eingeschlossen. Die Wechselwirkung war nicht signifikant, aber die Haupteffekte (die beiden Prädiktoren) waren beide. Nun sagen mir viele Lehrbuchbeispiele, dass bei...
Ich habe kürzlich begonnen, Regressionsmischmodelle im Bayes'schen Rahmen unter Verwendung eines MCMC-Algorithmus (Funktion MCMCglmm in R) anzupassen. Ich glaube, ich habe verstanden, wie man die Konvergenz des Schätzprozesses diagnostiziert (Kurve, Geweke-Plot, Autokorrelation, posteriore...
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...
Ich verstehe, dass der Unterschied zwischen ihnen damit zusammenhängt, ob die Gruppierungsvariable im Modell als fester oder zufälliger Effekt geschätzt wird, aber mir ist nicht klar, warum sie nicht gleich sind (wenn sie nicht gleich sind). Ich bin speziell daran interessiert, wie dies bei der...
Wir wissen, dass ein gepaarter t- Test nur ein Sonderfall von Einweg-ANOVA mit wiederholten Messungen (oder innerhalb des Subjekts) sowie eines linearen Mischeffektmodells ist, das mit der Funktion lme () des nlme-Pakets in R demonstriert werden kann Wie nachfolgend dargestellt. #response data from...
Eine Mitarbeiterin analysiert einige biologische Daten für ihre Dissertation mit böser Heteroskedastizität (Abbildung unten). Sie analysiert es mit einem gemischten Modell, hat aber immer noch Probleme mit den Residuen. Durch die Protokolltransformation der Antwortvariablen werden die Dinge...
Ich habe mir die Modellierung gemischter Effekte mit dem lme4-Paket in R angesehen. Ich verwende hauptsächlich den lmerBefehl, also stelle ich meine Frage durch Code, der diese Syntax verwendet. Ich nehme an, eine allgemeine einfache Frage könnte sein, ob es in Ordnung ist, zwei Modelle zu...