Statistiques et Big Data lme4-nlme

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Interprétation de la variance à effet aléatoire dans glmer

Je révise un document sur la pollinisation, où les données sont distribuées de façon binomiale (le fruit mûrit ou non). J'ai donc utilisé glmerun effet aléatoire (plante individuelle) et un effet fixe (traitement). Un critique veut savoir si la plante a eu un effet sur la nouaison - mais j'ai …

13 r generalized-linear-model variance lme4-nlme ecology

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Calcul de

J'ai lu sur le calcul des valeurs dans des modèles mixtes et après avoir lu la FAQ R-sig, d'autres articles sur ce forum (j'en lierais quelques-uns mais je n'ai pas assez de réputation) et plusieurs autres références je comprends que l'utilisation valeurs de dans le contexte des modèles mixtes sont …

13 r mixed-model r-squared lme4-nlme

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Intervalles de confiance sur les prédictions pour un modèle mixte non linéaire (nlme)

Je souhaiterais obtenir des intervalles de confiance à 95% sur les prédictions d'un nlmemodèle mixte non linéaire . Étant donné que rien de standard n'est fourni pour le faire à l'intérieur nlme, je me demandais s'il était correct d'utiliser la méthode des "intervalles de prédiction de population", comme indiqué dans …

12 r mixed-model confidence-interval lme4-nlme

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L'optimiseur lme4 par défaut nécessite de nombreuses itérations pour les données de grande dimension

TL; DR: l' lme4optimisation semble être linéaire dans le nombre de paramètres du modèle par défaut, et est beaucoup plus lente qu'un glmmodèle équivalent avec des variables factices pour les groupes. Puis-je faire quelque chose pour l'accélérer? J'essaie d'adapter un modèle logit hiérarchique assez grand (~ 50k lignes, 100 colonnes, …

12 r mixed-model optimization lme4-nlme numerics

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Pourquoi SAS PROC GLIMMIX me donne-t-il des pentes aléatoires TRÈS différentes de glmer (lme4) pour un glmm binomial

Je connais mieux R et j'essaie d'estimer les pentes aléatoires (coefficients de sélection) pour environ 35 individus sur 5 ans pour quatre variables d'habitat. La variable de réponse est de savoir si un emplacement a été «utilisé» (1) ou «disponible» (0) de l'habitat («utilisation» ci-dessous). J'utilise un ordinateur Windows 64 …

12 r binomial sas random-effects-model lme4-nlme

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Le modèle Lmer ne parvient pas à converger

Mes données sont décrites ici. Qu'est-ce qui peut provoquer une "erreur () est une erreur singulière" dans aov lors de l'ajustement d'un ANOVA à mesures répétées? J'essaie de voir l'effet d'une interaction en utilisant lmerdonc mon cas de base est: my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE) …

12 r lme4-nlme

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Vous avez du mal à trouver un bon modèle adapté aux données de comptage avec des effets mixtes - ZINB ou autre chose?

J'ai un très petit ensemble de données sur l'abondance des abeilles solitaires que j'ai du mal à analyser. Ce sont des données de comptage, et presque tous les comptages sont dans un traitement avec la plupart des zéros dans l'autre traitement. Il existe également quelques valeurs très élevées (une sur …

12 count-data negative-binomial mixed-model zero-inflation lme4-nlme

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Confusion sur lmer et les valeurs de p: comment les valeurs de p du paquet memisc se comparent-elles à celles de MCMC?

J'avais l'impression que la fonction lmer()dans le lme4package ne produisait pas de valeurs p (voir lmer, valeurs p et tout ça ). J'ai utilisé des valeurs p générées par MCMC à la place selon cette question: effet significatif dans le lme4modèle mixte et cette question: impossible de trouver des valeurs …

12 r mixed-model p-value mcmc lme4-nlme

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Modèle mixte avec 1 observation par niveau

J'adapte un modèle d'effets aléatoires glmerà certaines données d'entreprise. L'objectif est d'analyser la performance commerciale par distributeur en tenant compte des variations régionales. J'ai les variables suivantes: distcode: ID distributeur, avec environ 800 niveaux region: ID géographique de haut niveau (nord, sud, est, ouest) zone: géographie de niveau intermédiaire imbriquée …

12 r regression mixed-model lme4-nlme

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Critères de sélection du «meilleur» modèle dans un modèle de Markov caché

J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = …

12 r aic hidden-markov-model bic spss manova time-series r lme4-nlme regression modeling negative-binomial bayesian bugs state-space-models hypothesis-testing data-transformation factor-analysis sem

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Comment tester la surdispersion dans Poisson GLMM avec lmer () dans R?

J'ai le modèle suivant: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... et voici la sortie récapitulative. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 …

12 r poisson-distribution lme4-nlme glmm overdispersion

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Comment ajuster un modèle d'effets mixtes non linéaires pour les données de mesures répétées à l'aide de nlmer ()?

J'essaie d'analyser les données de mesures répétées et j'ai du mal à les faire fonctionner R. Mes données sont essentiellement les suivantes, j'ai deux groupes de traitement. Chaque sujet de chaque groupe est testé tous les jours et obtient un score (le pourcentage correct sur un test). Les données sont …

12 r mixed-model repeated-measures lme4-nlme

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obtenir des degrés de liberté de lmer

J'ai adapté un modèle lmer avec les éléments suivants (bien que la sortie soit composée): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 J'aimerais vraiment construire un intervalle de confiance pour chaque effet en utilisant la formule suivante: ( n - 1 ) s2χ2α / …

11 lme4-nlme mixed-model

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Glmm binomial avec une variable catégorique avec plein succès

Je lance un glmm avec une variable de réponse binomiale et un prédicteur catégorique. L'effet aléatoire est donné par le plan imbriqué utilisé pour la collecte de données. Les données ressemblent à ceci: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 …

11 r generalized-linear-model lme4-nlme separation

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Quel est l'équivalent lme4 :: lmer d'une ANOVA à trois mesures répétées?

Ma question est basée sur cette réponse qui a montré quel lme4::lmermodèle correspond à une mesure répétée bidirectionnelle ANOVA: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated measures ANOVA: summary(aov(y~a*b+Error(subject/(a*b)), …

11 r anova mixed-model repeated-measures lme4-nlme

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