Questions marquées «mixed-model»

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.

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Test post-hoc après mesures répétées à 2 facteurs ANOVA dans R?
J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir lu les réponses …
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Modélisation d'un modèle mixte dans JAGS / BUGS [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 8 mois . Je suis actuellement en train d'implémenter un modèle de prédiction des …
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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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erreur lors de l'obtention des prédictions d'un objet lme
J'essaie d'obtenir des prédictions pour les observations d'un objet lme. C'est censé être assez simple. Pourtant, comme je reçois différents types d'erreurs pour différents essais, il me semble que je manque quelque chose. Mon modèle est le suivant: model <- lme(log(child_mortality) ~ as.factor(cluster)*time + my.new.time.one.transition.low.and.middle + ttd + maternal_educ+ log(IHME_id_gdppc) …
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