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.


4
Ước tính điểm dừng trong mô hình tuyến tính thanh / piecewise bị hỏng với các hiệu ứng ngẫu nhiên trong R [bao gồm mã và đầu ra]
Ai đó có thể vui lòng cho tôi biết làm thế nào để R ước tính điểm dừng trong mô hình tuyến tính từng phần (như một tham số cố định hoặc ngẫu nhiên), khi tôi cũng cần ước tính các hiệu ứng ngẫu nhiên khác không? Tôi đã bao …

1
Sự tương đương của (0 + yếu tố | nhóm) và (1 | nhóm) + (1 | nhóm: yếu tố) thông số kỹ thuật hiệu ứng ngẫu nhiên trong trường hợp đối xứng hợp chất
Douglas Bates tuyên bố rằng các mô hình sau là tương đương "nếu ma trận phương sai hiệp phương sai cho các hiệu ứng ngẫu nhiên có giá trị véc tơ có một dạng đặc biệt, được gọi là đối xứng hợp chất" ( slide 91 trong bài trình bày …



1
Dự đoán về các mô hình hiệu ứng hỗn hợp: phải làm gì với các hiệu ứng ngẫu nhiên?
Hãy xem xét bộ dữ liệu giả thuyết này: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) chúng ta có thể sử dụng lmeđể mô hình hóa …



3
Mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính
Tôi thường nghe nói rằng các mô hình LME có nhiều âm thanh hơn trong phân tích dữ liệu chính xác (nghĩa là trong các thí nghiệm tâm lý học), trong đó chúng có thể hoạt động với nhị thức và các phân phối không bình thường khác mà các …

2
Tính toán
Tôi đã đọc về cách tính giá trị trong các mô hình hỗn hợp và sau khi đọc Câu hỏi thường gặp về R-sig, các bài đăng khác trên diễn đàn này (tôi sẽ liên kết một vài nhưng tôi không có đủ danh tiếng) và một số tài liệu …



2
ICC như mối tương quan dự kiến ​​giữa hai đơn vị được rút ngẫu nhiên trong cùng một nhóm
Trong mô hình đa cấp, mối tương quan nội hàm thường được tính toán từ hiệu ứng ngẫu nhiên ANOVA ytôi j= γ00+ bạnj+ etôi jyTôij= =γ00+bạnj+eTôij y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} trong đó bạnjbạnju_j là phần dư cấp 2 và etôi jeTôije_{ij} là phần dư cấp 1. …



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.