Câu hỏi được gắn thẻ «random-effects-model»

Các tham số liên quan đến các cấp độ cụ thể của hiệp phương đôi khi được gọi là các hiệu ứng trên mạng của các cấp. Nếu các mức được quan sát đại diện cho một mẫu ngẫu nhiên từ tập hợp tất cả các mức có thể, chúng tôi gọi các hiệu ứng này là "ngẫu nhiên".

2
REML hoặc ML để so sánh hai mô hình hiệu ứng hỗn hợp với các hiệu ứng cố định khác nhau, nhưng có cùng hiệu ứng ngẫu nhiên không?
Bối cảnh: Lưu ý: Tập dữ liệu và mã r của tôi được bao gồm bên dưới văn bản Tôi muốn sử dụng AIC để so sánh hai mô hình hiệu ứng hỗn hợp được tạo bằng gói lme4 trong R. Mỗi mô hình có một hiệu ứng cố định …
4
Đã sửa hiệu ứng so với hiệu ứng ngẫu nhiên khi tất cả các khả năng được đưa vào mô hình hiệu ứng hỗn hợp
Trong mô hình hiệu ứng hỗn hợp, khuyến nghị là sử dụng hiệu ứng cố định để ước tính một tham số nếu bao gồm tất cả các mức có thể (ví dụ: cả nam và nữ). Bạn cũng nên sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên để tính toán một …
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 + …
5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
1
Sự khác biệt giữa PROC Hỗn hợp và lme / lmer trong R - bậc tự do
Lưu ý: câu hỏi này là một bài đăng lại, vì câu hỏi trước đây của tôi đã bị xóa vì lý do pháp lý. Trong khi so sánh PROC MIXED từ SAS với chức năng lmetừ nlmegói trong R, tôi tình cờ thấy một số khác biệt khá khó …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
3
Các kỹ thuật chính quy hóa (nên?) Có thể được sử dụng trong một mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên không?
Bằng các kỹ thuật chính quy, tôi đang đề cập đến lasso, hồi quy sườn, lưới đàn hồi và những thứ tương tự. Xem xét một mô hình dự đoán về dữ liệu chăm sóc sức khỏe có chứa dữ liệu nhân khẩu học và chẩn đoán trong đó thời …
1
Mô hình cận biên so với mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên - làm thế nào để lựa chọn giữa chúng? Một lời khuyên cho một giáo dân
Khi tìm kiếm bất kỳ thông tin nào về mô hình cận biên và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên và cách chọn giữa chúng, tôi đã tìm thấy một số thông tin nhưng đó là giải thích trừu tượng toán học ít nhiều (ví dụ như ở đây: https: …
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.