Проще говоря, как бы вы объяснили (возможно, простыми примерами) разницу между моделями с фиксированным, случайным и смешанным эффектами?
Параметры, связанные с конкретными уровнями ковариаты, иногда называют «эффектами» уровней. Если наблюдаемые уровни представляют собой случайную выборку из набора всех возможных уровней, мы называем эти эффекты «случайными».
Проще говоря, как бы вы объяснили (возможно, простыми примерами) разницу между моделями с фиксированным, случайным и смешанным эффектами?
На этом форуме много обсуждается вопрос о том, как правильно указать различные иерархические модели lmer. Я думал, что было бы здорово иметь всю информацию в одном месте. Пара вопросов для начала: Как указать несколько уровней, где одна группа вложена в другую: это (1|group1:group2)или нет...
Недавно я измерил, как значение нового слова приобретается после многократных воздействий (практика: день с 1 по 10) путем измерения ERP (ЭЭГ), когда слово рассматривалось в разных контекстах. Я также контролировал свойства контекста, например, его полезность для открытия нового значения слова...
Я пытаюсь расширить свои знания в области статистики. Я родом из области физических наук с «основанным на рецептах» подходом к статистическому тестированию, где мы говорим, является ли оно непрерывным, нормально ли оно распределено - регрессия OLS . В моем чтении я встретил термины: модель...
Я в настоящее время использую пакет R lme4 . Я использую линейные модели смешанных эффектов со случайными эффектами: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects...
Я пытаюсь понять, когда использовать случайный эффект, а когда он не нужен. Мне сказали, что эмпирическое правило, если у вас есть 4 или более групп / отдельных лиц, которые я делаю (15 отдельных лосей). Некоторые из этих лосей были эксперименты 2 или 3 раза в общей сложности 29 испытаний. Я хочу...
Контекст : Представьте, что у вас было продольное исследование, в котором измеряли зависимую переменную (DV) один раз в неделю в течение 20 недель на 200 участниках. Хотя в целом я интересуюсь, типичные DV, о которых я думаю, включают в себя выполнение работы после найма или различные меры по...
В многоуровневой модели, каковы практические и связанные с интерпретацией последствия оценки, а не оценки параметров корреляции случайных эффектов? Практическая причина спрашивать это состоит в том, что в структуре Лмера в R нет реализованного метода для оценки p-значений с помощью методов MCMC,...
Я нашел много в интернете относительно интерпретации случайных и фиксированных эффектов. Однако я не мог получить источник, фиксирующий следующее: Какова математическая разница между случайными и фиксированными эффектами? Под этим я подразумеваю математическую формулировку модели и способ оценки...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 6 месяцев назад . Я работал в R-пакетах nlme и lme4 , пытаясь указать модели с несколькими случайными эффектами. Я...
У меня есть проблема, заключающаяся в использовании преимуществ маркировки модельного фактора как случайного по нескольким причинам. Мне кажется, что почти во всех случаях оптимальное решение состоит в том, чтобы рассматривать все факторы как фиксированные. Во-первых, различие между фиксированным и...
Я даже не уверен, что этот вопрос имеет большой смысл, но я думаю, что видел пару названий статей, в которых предлагался случайный лес со случайными эффектами. Это возможно в...
После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли...
В основном меня интересует, как применяются различные ковариационные структуры и как рассчитываются значения внутри этих матриц. Такие функции, как lme (), позволяют нам выбирать, какую структуру мы бы хотели, но я бы хотел знать, как они оцениваются. Рассмотрим модель линейных смешанных эффектов...
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...
В частности, как следует рассчитывать стандартные ошибки фиксированных эффектов в линейной модели смешанных эффектов (в частом смысле)? Я был ведущим полагать , что типичные оценки ( ), такие как те , которые представлены в Laird и Ware [1982 года] даст системотехники, которые занижены в размерах ,...
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...
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 |...
У меня есть вопрос относительно правильной методики начальной загрузки для использования с данными, где присутствует сильная кластеризация. Мне было поручено оценить многомерную модель прогнозирования смешанных эффектов для данных страховых требований путем оценки текущей базовой модели на более...
В модели смешанных эффектов рекомендуется использовать фиксированный эффект для оценки параметра, если включены все возможные уровни (например, как мужчины, так и женщины). Кроме того, рекомендуется использовать случайный эффект для учета переменной, если включенные уровни представляют собой просто...