Les modèles mixtes (ou multiniveaux ou hiérarchiques) sont des modèles linéaires qui incluent à la fois des effets fixes et des effets aléatoires. Ils sont utilisés pour modéliser des données longitudinales ou imbriquées.
Je travaille sur un ensemble de données afin d'évaluer l'impact du séchage sur les activités microbiennes des sédiments. L'objectif est de déterminer si l'impact du séchage varie selon les types de sédiments et / ou la profondeur dans les sédiments. La conception expérimentale est la suivante: Le premier facteur Sédiment …
On m'a récemment dit qu'il n'était pas possible d'incorporer des covariables variant dans le temps dans des modèles mixtes longitudinaux sans introduire un décalage dans le temps pour ces covariables. Pouvez-vous confirmer / nier cela? Avez-vous des références sur cette situation? Je propose une situation simple à clarifier. Supposons que …
Mathématiquement, on voit souvent que les expressions et les algorithmes pour la maximisation des attentes (EM) sont souvent plus simples pour les modèles mixtes, mais il semble que presque tout (sinon tout) qui peut être résolu avec EM peut également être résolu avec MLE (par, disons, la méthode Newton-Raphson, pour …
J'essaie de reproduire plusieurs tests d'interaction entre les deux lmet lmersur des mesures répétées (2x2x2). La raison pour laquelle je veux comparer les deux méthodes est que le GLM de SPSS pour les mesures répétées donne exactement les mêmes résultats que l' lmapproche présentée ici, donc à la fin je …
J'essaie de calculer les prédictions d'effet aléatoire à partir d'un modèle mixte linéaire à la main, et en utilisant la notation fournie par Wood dans les modèles additifs généralisés: une introduction avec R (pg 294 / pg 307 du pdf), je suis confus sur ce que chaque paramètre représente. Voici …
En contrepartie de ce poste , j'ai travaillé sur la simulation de données avec des variables continues, se prêtant à des interceptions et des pentes corrélées. Bien qu'il existe d'excellents articles sur ce sujet sur le site et en dehors du site , j'ai eu du mal à trouver un …
Dans la lmerfonction au sein lme4de Ril y a un appel à la construction d' une matrice de modèle d'effets aléatoires, , comme expliqué ici , pages 7 - 9.ZZZ Le calcul de implique les produits de KhatriRao et / ou Kronecker de deux matrices, et . J i X …
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), …
Étant donné trois variables, yet xqui sont positives continues et zqui sont catégoriques, j'ai deux modèles candidats donnés par: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) et fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) J'espère comparer ces modèles …
Avant de poser cette question, j'ai fait une recherche sur notre site et j'ai trouvé beaucoup de questions similaires (comme ici , ici et ici ). Mais je pense que ces questions connexes n'ont pas été bien répondues ou discutées, je voudrais donc soulever à nouveau cette question. Je pense …
J'analyse les résultats d'une expérience de temps de réaction chez R. J'ai effectué une ANOVA à mesures répétées (1 facteur intra-sujet avec 2 niveaux et 1 facteur inter-sujet avec 2 niveaux). J'ai exécuté un modèle mixte linéaire similaire et je voulais résumer les résultats de lmer sous la forme d'une …
Dans le modèle mixte, nous supposons que les effets aléatoires (paramètres) sont des variables aléatoires qui suivent des distributions normales. Elle ressemble beaucoup à la méthode bayésienne, dans laquelle tous les paramètres sont supposés être aléatoires. Le modèle à effet aléatoire est-il donc un cas particulier de la méthode bayésienne?
On m'a toujours enseigné que les effets aléatoires n'influencent que la variance (erreur) et que les effets fixes n'influencent que la moyenne. Mais j'ai trouvé un exemple où les effets aléatoires influencent également la moyenne - l'estimation du coefficient: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, …
Il existe plusieurs discussions sur R-sig-ME sur l'obtention d'intervalles de confiance pour les prédictions utilisant lme4et nlmedans R. Par exemple ici et ici en 2010, y compris certains commentaires de Dougals Bates, l'un des auteurs des deux packages. J'hésite à le citer mot pour mot, de peur de les sortir …
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