Câu hỏi được gắn thẻ «glmm»

Các mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát (hiệu ứng) thường được sử dụng để mô hình hóa dữ liệu không bình thường không độc lập (ví dụ: dữ liệu nhị phân theo chiều dọc).

3
Làm thế nào để có được khoảng tin cậy về thay đổi bình phương dân số
Vì một ví dụ đơn giản, giả sử rằng có hai mô hình hồi quy tuyến tính Mô hình 1 có ba dự đoán, x1a, x2b, vàx2c Mô hình 2 có ba dự đoán từ mô hình 1 và hai dự đoán bổ sung x2avàx2b Có một phương trình hồi …
1
Làm cách nào để kết hợp một ngoại lệ đổi mới khi quan sát 48 trong mô hình ARIMA của tôi?
Tôi đang làm việc trên một tập dữ liệu. Sau khi sử dụng một số kỹ thuật nhận dạng mô hình, tôi đã đưa ra mô hình ARIMA (0,2,1). Tôi đã sử dụng detectIOhàm trong gói TSAtrong R để phát hiện một ngoại lệ đổi mới (IO) ở lần quan …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
3
Đã sửa lỗi và hiệu ứng ngẫu nhiên
Gần đây tôi đã bắt đầu tìm hiểu về Mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát và đang sử dụng R để khám phá sự khác biệt của nó để coi tư cách thành viên nhóm là hiệu ứng cố định hoặc ngẫu nhiên. Cụ thể, tôi đang xem …
1
Tại sao Anova () và drop1 () cung cấp các câu trả lời khác nhau cho GLMM?
Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
3
Vi khuẩn nhặt trên ngón tay sau nhiều lần tiếp xúc bề mặt: dữ liệu không bình thường, các biện pháp lặp lại, người tham gia chéo
Giới thiệu Tôi có những người tham gia liên tục chạm vào các bề mặt bị ô nhiễm với E. coli trong hai điều kiện ( A = đeo găng tay, B = không đeo găng tay). Tôi muốn biết liệu có sự khác biệt giữa số lượng vi khuẩn …
3
Cách thực hiện SVD để áp đặt các giá trị bị thiếu, một ví dụ cụ thể
Tôi đã đọc những bình luận tuyệt vời về cách xử lý các giá trị bị thiếu trước khi áp dụng SVD, nhưng tôi muốn biết nó hoạt động như thế nào với một ví dụ đơn giản: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.