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 thế nào các hiệu ứng ngẫu nhiên chỉ với 1 quan sát sẽ ảnh hưởng đến một mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát?
Tôi có một bộ dữ liệu trong đó biến tôi muốn sử dụng làm hiệu ứng ngẫu nhiên chỉ có một quan sát duy nhất cho một số cấp độ. Dựa trên các câu trả lời cho các câu hỏi trước đó, tôi đã tập hợp rằng, về nguyên tắc, …

1
Khả năng tối đa bị hạn chế với thứ hạng cột dưới
Câu hỏi này liên quan đến ước tính khả năng tối đa hạn chế (REML) trong một phiên bản cụ thể của mô hình tuyến tính, cụ thể là: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), nơi là một ( n × p ) ma trận parametrized …

1
Tại sao các mô hình hiệu ứng hỗn hợp giải quyết sự phụ thuộc?
Giả sử chúng tôi quan tâm đến việc điểm thi của học sinh bị ảnh hưởng như thế nào bởi số giờ học của những học sinh đó. Để khám phá mối quan hệ này, chúng ta có thể chạy hồi quy tuyến tính sau: exam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+eiexam.gradesi=a+β1×hours.studiedi+ei \text{exam.grades}_i = a + …



2
Lỗi LME () - đạt giới hạn lặp
Trong việc chỉ định một mô hình hiệu ứng hỗn hợp chéo, tôi đang cố gắng bao gồm các tương tác. Tuy nhiên, tôi nhận được thông báo lỗi sau: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = …



1
Các loại mã hóa khác nhau có sẵn cho các biến phân loại (trong R) và khi nào bạn sẽ sử dụng chúng?
Nếu bạn phù hợp với một mô hình tuyến tính hoặc một mô hình hỗn hợp, có sẵn các loại mã hóa khác nhau để biến đổi một biến thể phân loại hoặc danh nghĩa thành một số biến được ước tính, như giả lập (mặc định R) và mã …







Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.