Ich habe einen unsymmetrischen Datensatz mit wiederholten Messungen zur Analyse und ich habe gelesen, dass die Art und Weise, wie die meisten statistischen Pakete mit ANOVA umgehen (dh die Summe der Quadrate des Typs III), falsch ist. Daher würde ich gerne ein gemischtes Effektmodell verwenden, um...
Ich habe allgemein gehört, dass LME-Modelle bei der Analyse von Genauigkeitsdaten (dh in Psychologieexperimenten) fundierter sind, da sie mit binomischen und anderen nicht normalen Verteilungen arbeiten können, die herkömmliche Ansätze (z. B. ANOVA) nicht können. Auf welcher mathematischen...
Kann mir jemand den Unterschied zwischen der Verwendung aov()und lme()Analyse von Längsschnittdaten und der Interpretation der Ergebnisse dieser beiden Methoden erklären? Unten analysiere ich den gleichen Datensatz mit aov()und lme()und erhalte 2 unterschiedliche Ergebnisse. Mit habe aov()ich ein...
Ich sehe an verschiedenen Stellen erwähnt, dass ANOVA seine Schätzung mit der Methode der Momente durchführt. Diese Behauptung verwirrt mich, denn obwohl ich mit der Methode der Momente nicht vertraut bin, verstehe ich, dass sie etwas anderes ist als die Methode der maximalen Wahrscheinlichkeit...
Angenommen, ich habe eine Variable in Geschwistern gemessen, die in Familien verschachtelt sind. Die Datenstruktur sieht folgendermaßen aus: Wert für Familiengeschwister ------ ------- ----- 1 1 y_11 1 2 y_12 2 1 y_21 2 2 y_22 2 3 y_23 ... ... ... Ich möchte die Korrelation zwischen Messungen an...
Ich habe über die Berechnung von R2R2R^2 -Werten in gemischten Modellen gelesen und nach dem Lesen der R-sig-FAQ, anderer Beiträge in diesem Forum (ich würde ein paar verlinken, aber ich habe nicht genug Ruf) und einiger anderer Referenzen, die ich unter Verwendung von verstehe 2R2R2R^2 Werte im...
In der Elementarstatistik habe ich gelernt, dass mit einem allgemeinen linearen Modell Beobachtungen unabhängig sein müssen, damit Schlussfolgerungen gültig sind. Wenn Clustering auftritt, kann die Unabhängigkeit möglicherweise nicht länger aufrecht erhalten werden, was zu ungültigen...
Douglas Bates gibt an, dass die folgenden Modelle äquivalent sind, "wenn die Varianz-Kovarianz-Matrix für die vektorwertigen Zufallseffekte eine spezielle Form hat, die als zusammengesetzte Symmetrie bezeichnet wird" ( Folie 91 in dieser Präsentation ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 +...
Betrachten wir diesen hypothetischen Datensatz: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <-...
Die Bibliothek languageR bietet eine Methode (pvals.fnc) zum Testen der MCMC-Signifikanz der festen Effekte in einem Regressionsmodell für gemischte Effekte unter Verwendung von lmer. Pvals.fnc gibt jedoch einen Fehler aus, wenn das lmer-Modell zufällige Steigungen enthält. Gibt es eine...
Ich habe einen Datensatz, der aus Proportionen besteht, die das "Aktivitätsniveau" einzelner Kaulquappen messen, wodurch die Werte zwischen 0 und 1 gebunden werden. Diese Daten wurden gesammelt, indem gezählt wurde, wie oft sich die Person innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls bewegt hat (1 für...
Ich hatte den Eindruck, dass die Funktion lmer()im lme4Paket keine p-Werte erzeugt (siehe lmer, p-Werte und so weiter) ). Ich habe stattdessen MCMC-generierte p-Werte wie folgt verwendet: Signifikanter Effekt im lme4gemischten Modell und diese Frage: In der Ausgabe von lmer()im lm4Paket in können...
Lineare Modelle mit gemischten Effekten werden in meiner Biologie nicht häufig verwendet, und ich muss den statistischen Test melden, den ich in einer Arbeit verwendet habe, die ich zu schreiben versuche. Ich weiß, dass in einigen Bereichen der Biowissenschaften das Bewusstsein für...
Überblick über die Frage Warnung: Diese Frage erfordert viel Setup. Bitte bei mir tragen. Ein Kollege von mir und ich arbeiten an einem Versuchsplan. Das Design muss eine große Anzahl von Einschränkungen umgehen, die ich unten auflisten werde. Ich habe ein Design entwickelt, das die...
Ich habe Daten korreliert und verwende ein logistisches Regressionsmischeffektmodell, um den individuellen (bedingten) Effekt für einen interessierenden Prädiktor abzuschätzen. Ich weiß, dass bei Standard-Marginalmodellen die Rückschlüsse auf Modellparameter unter Verwendung des Wald-Tests für die...
Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade...
Ich habe Leistungsprobleme mit dem MCMCglmmPaket in R, um ein Modell mit gemischten Effekten auszuführen. Der Code sieht folgendermaßen aus: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter,...
TL; DR: Die lme4Optimierung scheint standardmäßig in Bezug auf die Anzahl der Modellparameter linear zu sein und ist viel langsamer als ein äquivalentes glmModell mit Dummy-Variablen für Gruppen. Kann ich irgendetwas tun, um es zu beschleunigen? Ich versuche, ein ziemlich großes hierarchisches...
Ich möchte 95% -Konfidenzintervalle für die Vorhersagen eines nichtlinearen gemischten nlmeModells erhalten. Da dies innerhalb von nichts Standardmäßigem vorgesehen ist, habe nlmeich mich gefragt, ob es richtig ist, die Methode der "Bevölkerungsvorhersageintervalle" zu verwenden, die in Ben Bolkers...
Ich konnte nicht herausfinden, wie eine lineare Regression in R in für ein Design mit wiederholten Kennzahlen durchgeführt werden kann. In einer früheren Frage (die noch nicht beantwortet wurde) wurde mir vorgeschlagen, keine lmgemischten Modelle zu verwenden , sondern diese zu verwenden. Ich habe...