Я довольно долго использовал модели смешанных эффектов с продольными данными. Хотелось бы, чтобы я соответствовал отношениям AR в lmer (думаю, я прав, что не могу этого сделать?), Но я не думаю, что это отчаянно важно, поэтому я не слишком беспокоюсь. Я только что натолкнулся на обобщенные...
Мне интересно, в чем различия между смешанными и несмешанными GLM. Например, в SPSS раскрывающееся меню позволяет пользователям выбрать: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear Они имеют дело с отсутствующими...
Я запускаю GEE на 3-уровневых несбалансированных данных, используя ссылку logit. Как это отличается (с точки зрения выводов, которые я могу сделать, и значения коэффициентов) от GLM со смешанными эффектами (GLMM) и логит-связью? Более подробно: наблюдения представляют собой одиночные испытания...
Я - эпидемиолог, пытающийся понять GEE, чтобы правильно проанализировать когортное исследование (используя регрессию Пуассона с лог-ссылкой для оценки относительного риска). У меня есть несколько вопросов о «рабочей корреляции», которые я хотел бы прояснить: (1) Если я проводил повторные измерения...
При поиске любой информации о маргинальной модели и модели случайных эффектов и о том, как выбирать между ними, я нашел некоторую информацию, но это было более или менее математическое абстрактное объяснение (как, например, здесь: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Где-то я...
Я приспособил две модели обобщенных оценочных уравнений (GEE) к моим данным: 1) Модель 1. Результат - продольная переменная Да / Нет (A) (год 1,2,3,4,5) с продольным непрерывным предиктором (B) для лет 1,2,3,4,5. 2) Модель 2: Результат - та же самая продольная переменная Да / Нет (A), но теперь с...
В чем разница между моделью GLM (логистическая регрессия) с бинарной переменной отклика, которая включает субъект и время в качестве ковариат, и аналогичной моделью GEE, которая учитывает корреляцию между измерениями в нескольких временных точках? Мой GLM выглядит так: Y(binary) ~ A + B1X1(subject...