Questions marquées «gee»

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Différence entre les modèles linéaires généralisés et les modèles mixtes linéaires généralisés
Je me demande quelles sont les différences entre les GLM mixtes et non mélangées. Par exemple, dans SPSS, le menu déroulant permet aux utilisateurs d’inscrire: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models Et analyze-> mixed models-> generalized linear Traitent-ils différemment les valeurs manquantes? Ma variable dépendante est binaire et j'ai …
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GEE: choisir la bonne structure de corrélation de travail
Je suis un épidémiologiste qui essaie de comprendre les GEE afin d'analyser correctement une étude de cohorte (en utilisant la régression de Poisson avec un lien log, pour estimer le risque relatif). J'ai quelques questions sur la "corrélation de travail" que j'aimerais que quelqu'un de mieux informé clarifie: (1) Si …
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Modèle marginal versus modèle à effets aléatoires - comment choisir entre eux? Un conseil pour un profane
En recherchant des informations sur le modèle marginal et le modèle à effets aléatoires , et comment choisir entre eux, j'ai trouvé quelques informations mais c'était une explication plus ou moins mathématique abstraite (comme par exemple ici: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Quelque part, j'ai constaté qu'il …
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Quelle est la différence entre GLM et GEE?
Quelle est la différence entre un modèle GLM (régression logistique) avec une variable de réponse binaire qui inclut le sujet et le temps comme covariables et le modèle GEE analogue qui prend en compte la corrélation entre les mesures à plusieurs moments? Mon GLM ressemble à: Y(binary) ~ A + …
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x time. Les deux timeet grouprésulté …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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