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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Dans quelle mesure les intervalles de confiance des objets lmer sont-ils fiables dans le paquet d'effets?
Effectspackage fournit un moyen très rapide et pratique pour tracer les résultats de modèle à effets mixtes linéaires obtenus par lme4package . leeffect fonction calcule très rapidement les intervalles de confiance (IC), mais dans quelle mesure ces intervalles de confiance sont-ils fiables? Par exemple: library(lme4) library(effects) library(ggplot) data(Pastes) fm1 <- …
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Dans quelles conditions faut-il utiliser l'analyse multiniveau / hiérarchique?
Dans quelles conditions une personne devrait-elle envisager d'utiliser une analyse multiniveau / hiérarchique, par opposition à une analyse plus fondamentale / traditionnelle (par exemple, ANOVA, régression MCO, etc.)? Existe-t-il des situations dans lesquelles cela pourrait être considéré comme obligatoire? Existe-t-il des situations dans lesquelles l’analyse multiniveau / hiérarchique est inappropriée? …
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Qu'est-ce que la symétrie composée en anglais?
J'ai récemment réalisé qu'un modèle mixte avec un seul sujet comme facteur aléatoire et les autres facteurs comme facteurs fixes équivaut à une ANOVA lors de la définition de la structure corrélationnelle du modèle mixte sur une symétrie composée. Par conséquent, j'aimerais savoir ce que signifie la symétrie composée dans …
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Modèle à effets mixtes avec imbrication
J'ai des données recueillies à partir d'une expérience organisée comme suit: Deux sites de 30 arbres chacun. 15 sont traités, 15 sont contrôlés sur chaque site. De chaque arbre, nous échantillonnons trois morceaux de la tige et trois morceaux des racines, soit 6 échantillons de niveau 1 par arbre, représentés …
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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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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Comment puis-je adapter un modèle à plusieurs niveaux pour les résultats de poissons trop dispersés?
Je veux adapter un GLMM à plusieurs niveaux avec une distribution de Poisson (avec sur-dispersion) en utilisant R. En ce moment j'utilise lme4 mais j'ai remarqué que récemment la quasipoissonfamille a été supprimée. J'ai vu ailleurs que vous pouvez modéliser une surdispersion additive pour les distributions binomiales en ajoutant une …
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Comparaisons multiples sur un modèle à effets mixtes
J'essaie d'analyser certaines données à l'aide d'un modèle à effets mixtes. Les données que j'ai recueillies représentent le poids de certains jeunes animaux de génotype différent au fil du temps. J'utilise l'approche proposée ici: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ En particulier, j'utilise la solution # 2 J'ai donc quelque chose comme require(nlme) model <- …
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comparaison lme et lmer
Je me demandais si quelqu'un pouvait m'éclairer sur les différences actuelles entre ces deux fonctions. J'ai trouvé la question suivante: Comment choisir la bibliothèque nlme ou lme4 R pour les modèles d'effets mixtes? , mais cela remonte à quelques années. C'est toute une vie dans les cercles logiciels. Mes questions …
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Comment obtenir une valeur de p et une taille d'effet «globales» pour un facteur catégoriel dans un modèle mixte (lme4)?
Je voudrais obtenir une valeur de p et une taille d'effet d'une variable catégorielle indépendante (avec plusieurs niveaux) - c'est-à-dire "global" et pas pour chaque niveau séparément, tout comme la sortie normale de lme4dans R. C'est comme la chose que les gens rapportent lorsqu'ils exécutent une ANOVA. Comment puis-je l'obtenir?
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