Câu hỏi được gắn thẻ «mixed-model»

Các mô hình hỗn hợp (còn gọi là đa cấp hoặc phân cấp) là các mô hình tuyến tính bao gồm cả hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên. Chúng được sử dụng để mô hình hóa dữ liệu theo chiều dọc hoặc lồng nhau.

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 
1
Làm thế nào để giải thích các hệ số của mô hình hỗn hợp đa biến trong lme4 mà không bị chặn tổng thể?
Tôi đang cố gắng để phù hợp với một mô hình hỗn hợp đa biến (nghĩa là nhiều phản hồi) trong R. Ngoài các gói ASReml-rvà SabreR(yêu cầu phần mềm bên ngoài), có vẻ như điều này chỉ có thể có MCMCglmm. Trong bài báo đi kèm với MCMCglmmgói (tr.6), …
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 
1
Lsmeans báo cáo gì cho một mô hình tuyến tính tổng quát, chẳng hạn như mô hình hỗn hợp Poisson (phù hợp với ánh sáng)?
Tôi đang phân tích dữ liệu theo dõi mắt từ một thí nghiệm được thiết kế. Một phiên bản đơn giản hóa của dữ liệu của tôi trông như thế này (Bạn có thể lấy dữ liệu dput () tại đây ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 …
2
Làm thế nào tôi nên mô hình tương tác giữa các biến giải thích khi một trong số chúng có thể có các số hạng bậc hai và bậc ba?
Tôi chân thành hy vọng rằng tôi đã đặt câu hỏi này theo cách mà nó có thể được trả lời dứt khoát - nếu không, xin vui lòng cho tôi biết và tôi sẽ thử lại! Tôi cũng nên đoán rằng tôi sẽ sử dụng R cho các phân …
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.