Пожалуйста, рассмотрите эти данные: 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 =...
Скажем, мы должны GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Эти модели не являются вложенными в обычном смысле: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) поэтому мы не можем поступить...
Я пытаюсь использовать lmeиз nlmeпакета, чтобы повторить результаты aovдля повторных мер ANOVA. Я сделал это для однофакторного эксперимента с повторными измерениями и для двухфакторного эксперимента с одним фактором между субъектами и одним фактором внутри субъекта, но у меня возникли проблемы с...
Рассмотрим следующие данные из двустороннего дизайна предметов: 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 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim...
Есть различие, которое сбивает меня с толку смешанными моделями, и мне интересно, смогу ли я получить некоторую ясность в этом. Предположим, у вас смешанная модель данных подсчета. Есть переменная с фиксированным эффектом (A) и другая переменная времени (T), сгруппированные, скажем, в переменную...
Скажем, мы работаем над моделью случайных эффектов некоторых данных подсчета во времени, и мы хотим контролировать некоторые тенденции. Обычно вы делаете что-то вроде: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") включить квадратную форму для t. Можно ли использовать более...
У меня есть GLMM с биномиальным распределением и функцией logit link, и у меня есть ощущение, что важный аспект данных недостаточно хорошо представлен в модели. Чтобы проверить это, я хотел бы знать, хорошо ли данные описываются линейной функцией на шкале логита. Следовательно, я хотел бы знать,...
Я понимаю, что мы используем модели случайных эффектов (или смешанных эффектов), когда считаем, что некоторые параметры модели изменяются случайным образом в зависимости от некоторого фактора группировки. У меня есть желание подогнать модель, в которой ответ был нормализован и центрирован (не...
Я знаю, что одним из преимуществ смешанных моделей является то, что они позволяют задавать дисперсионно-ковариационную матрицу для данных (составная симметрия, авторегрессия, неструктурированная и т. Д.). Однако lmerфункция в R не позволяет легко определить эту матрицу. Кто-нибудь знает, какую...
Справочная информация: Примечание: мой набор данных и r-код включены ниже текста Я хочу использовать AIC для сравнения двух моделей смешанных эффектов, сгенерированных с использованием пакета lme4 в R. Каждая модель имеет один фиксированный эффект и один случайный эффект. Фиксированный эффект...
Это мой фрейм данных: 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 <-...
У меня есть данные от пациентов, получавших 2 разных вида лечения во время операции. Мне нужно проанализировать его влияние на частоту сердечных сокращений. Измерение частоты сердечных сокращений проводится каждые 15 минут. Учитывая, что продолжительность операции может быть разной для каждого...
В моем исследовании я буду измерять рабочую нагрузку с помощью нескольких показателей. С вариабельностью сердечного ритма (ВСР), электродермальной активностью (ЭДА) и с субъективной шкалой (СРП). После нормализации IWS имеет три значения: Рабочая нагрузка ниже нормальной Рабочая нагрузка средняя...
У меня проблемы с пониманием вывода моей lmer()модели. Это простая модель исходной переменной (Поддержка) с различными перехватами состояний / случайными эффектами состояний: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Результаты summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 |...
Я использую glmerфункцию из lme4пакета в R, и я использую bobyqaоптимизатор (т.е. по умолчанию в моем случае). Я получаю предупреждение, и мне любопытно, что это значит. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a...
Допустим, у нас есть модель mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different subjects...
Модельные формулы в R, такие как y ~ x + a*b + c:d основаны на так называемой записи Уилкинсона : Уилкинсон и Роджерс 1973, Символическое описание факторных моделей для анализа отклонений . В этой статье не обсуждались нотации для смешанных моделей (которых тогда не могло быть). Так, где же...
Я недавно использовал MCMCglmmпакет. Меня смущает то, что в документации упоминается как R-структура и G-структура. Похоже, что они связаны со случайными эффектами - в частности, указанием параметров для предварительного распределения по ним, но обсуждение в документации, похоже, предполагает, что...
Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования...
Я хотел бы сравнить выходные данные lmer (действительно glmer) с примером игрушечного бинома. Я прочитал виньетки и, кажется, понимаю, что происходит. Но, видимо, я не. Застряв, я исправил «правду» в терминах случайных эффектов и пошел оценивать только фиксированные эффекты. Я включаю этот код...