Bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho các mô hình hỗn hợp

9

Sau đây ghép được lấy từ bài viết này . Tôi là người mới sử dụng bootstrap và đang cố gắng thực hiện bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho mô hình hỗn hợp tuyến tính với R bootgói.

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Mã R

Đây là Rmã của tôi :

library(SASmixed)
library(lme4)
library(boot)

fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation)
fixef(fm1Cult)


boot.fn <- function(data, indices){
 data <- data[indices, ]
 mod <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=data)
 fixef(mod)
 }

set.seed(12345)
Out <- boot(data=Cultivation, statistic=boot.fn, R=99)
Out

Câu hỏi

Làm thế nào để thực hiện bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho các mô hình hỗn hợp với bootgói?
Tôi đoán tôi đang thực hiện bootstrapping không định lượng cho mô hình hỗn hợp trong mã của mình.

Tôi tìm thấy những slide nhưng anh ta lại gói R merBoot. Bất kỳ ý tưởng nơi tôi có thể nhận được gói này. Bất kỳ trợ giúp sẽ được đánh giá cao. Cảm ơn trước sự giúp đỡ và thời gian của bạn.

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

— MYaseen208
nguồn

8

Bootstrapping trong các mô hình tuyến tính hỗn hợp rất giống với bootstrapping trong hồi quy ngoại trừ việc bạn có sự phức tạp là các hiệu ứng được chia thành cố định và ngẫu nhiên. Để hồi quy để thực hiện bootstrap tham số, bạn khớp mô hình tham số với dữ liệu, tính toán phần dư của mô hình, bootstrap phần dư, lấy phần dư bootstrap và thêm chúng vào mô hình được trang bị để lấy mẫu bootstrap cho dữ liệu và sau đó khớp với mô hình đến dữ liệu bootstrap để lấy ước tính tham số mẫu bootstrap. Bạn lặp lại quy trình bằng cách bootstrapping phần dư ban đầu một lần nữa và sau đó lặp lại các bước khác trong quy trình để có được ước tính mẫu bootstrap khác của các tham số. Đối với bootstrap không theo tỷ lệ, bạn tạo vectơ của các giá trị phản hồi và đồng biến và bootstrap lựa chọn các vectơ cho mẫu bootstrap. Từ mẫu bootstrap, bạn điều chỉnh mô hình để lấy các tham số và bạn lặp lại quy trình. Sự khác biệt duy nhất giữa bootstrap tham số và không tham số là bạn bootstrap phần dư cho bootstrap tham số trong khi bootstrap không theo tỷ lệ bootstraps các vectơ. Trong trường hợp mô hình hỗn hợp, bạn cũng có thể có một bootstrap bán đảo bằng cách xử lý một số hiệu ứng tham số và các hiệu ứng khác không theo quy chuẩn. Nếu mã của bạn là vectơ bootstrapping, bạn đang thực hiện bootstrap không theo tỷ lệ. Tôi không có giải pháp cụ thể để cung cấp cho việc này trong R nhưng nếu bạn xem cuốn sách của Efron và Tibshirani hoặc cuốn sách của tôi với Robert LaBudde, bạn sẽ thấy mã R cho các loại mô hình tương tự mô hình hỗn hợp tuyến tính.

— Michael R. Chernick
nguồn

Cảm ơn @Michael cho câu trả lời tốt đẹp của bạn. Tôi đánh giá cao nếu bạn chia sẻ các ví dụ cho cả ba phương thức bootstrapping được triển khai trong R.

— MYaseen208

Tôi không nghĩ rằng tôi có các ví dụ bán tổng hợp. Tôi không phải là một lập trình viên R (chưa). Robert LaBudde đã làm tất cả các chương trình R trong cuốn sách của chúng tôi. Ông đưa ra một ví dụ về một bootstrap tham số được mã hóa trong R cho một mô hình tự phát cố định (trang 120-122). Trên trang 10 của cuốn sách, anh ta cho thấy tất cả các hàm bootstrap trong R hiển thị bằng truy vấn "> help.search ('bootstrap') Efron và Tibshirani đã ghi lại trong cuốn sách của họ gói bootstrap trong R mà họ gọi là" bootstrap "khác gói do Davison và Hinkley là gói "boot" của họ mà bạn có thể tìm hiểu thêm trong cuốn sách bootstrap của họ.

— Michael R. Chernick

Cần phải đề cập rằng việc khởi động không theo quy định nghiêm ngặt của một mô hình hỗn hợp dễ bị thất bại. Nó hoàn toàn có thể bỏ qua một mức của một biến ngẫu nhiên, làm dừng quá trình.

— Bryan

2

Bạn có thể muốn xem bootMerchức năng trong phiên bản phát triển của lme4,

install_github("lme4",user="lme4")
library(lme4)

có thể thực hiện bootstrapping tham số dựa trên mô hình (bán) của các mô hình hỗn hợp ... Chỉ cần kiểm tra ?bootMer

— Tom Wenseleers
nguồn