Statistiques et Big Data lsmeans

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Quelle méthode de comparaison multiple utiliser pour un modèle lmer: lsmeans ou glht?

J'analyse un ensemble de données à l'aide d'un modèle à effets mixtes avec un effet fixe (condition) et deux effets aléatoires (participant en raison de la conception et de la paire du sujet). Le modèle a été généré avec le lme4package: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Ensuite, j'ai effectué un test de rapport de …

15 r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology

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Tests post-hoc en multcomp :: glht pour les modèles à effets mixtes (lme4) avec interactions

J'effectue des tests post-hoc sur un modèle linéaire à effets mixtes dans R( lme4package). J'utilise multcomppackage ( glht()fonction) pour effectuer les tests post-hoc. Mon plan expérimental est des mesures répétées, avec un effet de bloc aléatoire. Les modèles sont spécifiés comme: mymod <- lmer(variable ~ treatment * time + (1|block), …

10 mixed-model post-hoc lsmeans lme4-nlme

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Que rapporte lsmeans pour un modèle linéaire généralisé, tel que le modèle mixte de Poisson (ajustement avec glmer)?

J'analyse les données oculométriques d'une expérience conçue. Une version simplifiée de mes données ressemble à ceci (vous pouvez obtenir les données dput () ici ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 9 Face 90 6 …

10 r mixed-model poisson-regression lsmeans lme4-nlme

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