Đặc tả hiệu ứng ngẫu nhiên trong mô hình hiệu ứng hỗn hợp lmer

Sự khác biệt giữa (1|DNA.concentration/mouse.id)và là (DNA.concentration|mouse.id)gì? Các ký hiệu |và /ý nghĩa bên trong cú pháp cho hiệu ứng ngẫu nhiên là gì?

Nếu bạn có hai yếu tố phân loạif và gsau đó (1|f/g)mở rộng thành (1|f) + (1|f:g), tức là sự thay đổi trong phần chặn (đó là 1ở phía bên trái của thanh) giữa các cấp fvà giữa các cấp f:g(tương tác giữa fvà g). Điều này cũng được gọi là một hiệu ứng ngẫu nhiên của g lồng trong f (vấn đề thứ tự ở đây). Đây là cách truyền thống để kết hợp hai yếu tố ngẫu nhiên trong mô hình ANOVA cổ điển, bởi vì trong khung đó, các hiệu ứng ngẫu nhiên phải được lồng vào nhau (nghĩa flà được lồng trong ghoặc gđược lồng với nhau f). (Xem http://glmm.wikidot.com/faqđể biết thêm thông tin về các yếu tố lồng nhau.) Mô hình này ước tính hai tham số, tức là và σ 2 f : g , cho dù mỗi biến phân loại có bao nhiêu cấp. Nó sẽ là một mô hình điển hình cho một thiết kế lồng nhau .$\sigma^2_f$$\sigma^2_{f:g}$

Ngược lại, (f|g)chỉ định rằng các tác động của các fmức khác nhau g: ví dụ: nếu flà biến phân loại hai cấp với các mức "kiểm soát" và "điều trị", thì mô hình này chỉ định rằng chúng tôi đang cho phép cả chặn (phản ứng điều khiển) và hiệu quả điều trị (sự khác biệt giữa kiểm soát và đáp ứng điều trị) khác nhau giữa các cấp độ g. Mỗi hiệu ứng có phương sai riêng và theo mặc định lme4phù hợp với hiệp phương sai giữa mỗi tham số. Mô hình này sẽ ước lượng các tham số , σ 2 g , t , và σ g , c $\sigma^2_{g,c}$$\sigma^2_{g,t}$ , trong đó cuối cùng đề cập đến hiệp phương sai giữa hiệu quả kiểm soát và điều trị. Nếufcóncấp, mô hình này ước tínhn(n+1) / 2tham số; nó là thích hợp nhất cho mộtthiết kếkhối ngẫu nhiêntrong đó mỗi điều trị được lặp lại trong mỗi khối.$\sigma_{g,c\cdot t}$$f$$n$$n(n+1)/2$

Nếu fcó nhiều mức, (f|g)đặc tả mô hình sau ) có thể ngụ ý các mô hình có nhiều tham số; có một cuộc tranh luận đang diễn ra (xem ví dụ bài báo ArXiv này ) về cách tốt nhất để xử lý tình huống này.

Nếu thay vào đó, chúng tôi xem xét (x|g)đâu xlà biến đầu vào (số) liên tục , thì thuật ngữ chỉ định mô hình độ dốc ngẫu nhiên; đánh chặn (ngầm) và độ dốc đối với xcả hai mức độ khác nhau g(một thuật ngữ hiệp phương sai cũng được trang bị).

Trong trường hợp này, (g|x)sẽ không có ý nghĩa - thuật ngữ ở phía bên phải của thanh là một biến nhóm và luôn được hiểu là phân loại. Trường hợp duy nhất có thể có ý nghĩa là trong một thiết kế xliên tục, nhưng nhiều quan sát đã được thực hiện ở mỗi cấp độ và nơi bạn muốn coi xlà một biến phân loại cho mục đích mô hình hóa.