Statistiques et Big Data mixed-model

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Modélisation linéaire à effets mixtes avec des données d'étude jumelles

Supposons que j'ai une variable de réponse yijyijy_{ij} qui a été mesurée à partir du jjj e frère de la iii e famille. De plus, certaines données comportementales xijxijx_{ij} ont été collectées en même temps auprès de chaque sujet. J'essaie d'analyser la situation avec le modèle linéaire à effets mixtes …

14 mixed-model lme4-nlme covariance-matrix non-independent

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Estimation du point de rupture dans un modèle linéaire bâton / morceau par morceaux avec des effets aléatoires dans R [code et sortie inclus]

Quelqu'un peut-il me dire comment R peut estimer le point de rupture dans un modèle linéaire par morceaux (en tant que paramètre fixe ou aléatoire), alors que j'ai également besoin d'estimer d'autres effets aléatoires? J'ai inclus un exemple de jouet ci-dessous qui correspond à une régression de bâton de hockey …

14 r mixed-model lme4-nlme change-point piecewise-linear

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Équivalence des spécifications d'effets aléatoires (0 + facteur | groupe) et (1 | groupe) + (1 | groupe: facteur) en cas de symétrie composée

Douglas Bates déclare que les modèles suivants sont équivalents «si la matrice de variance-covariance pour les effets aléatoires à valeur vectorielle a une forme spéciale, appelée symétrie composée» ( diapositive 91 dans cette présentation ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor …

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

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L'ANOVA s'appuie-t-elle sur la méthode des moments et non sur le maximum de vraisemblance?

Je vois mentionné à divers endroits que l'ANOVA fait son estimation en utilisant la méthode des moments. Je suis confus par cette affirmation parce que, même si je ne suis pas familier avec la méthode des moments, ma compréhension est que c'est quelque chose de différent et non équivalent à …

13 anova mixed-model maximum-likelihood method-of-moments

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Inférence non valide lorsque les observations ne sont pas indépendantes

J'ai appris en statistique élémentaire qu'avec un modèle linéaire général, pour que les inférences soient valides, les observations doivent être indépendantes. Lorsque le regroupement se produit, l'indépendance peut ne plus tenir, ce qui conduit à une inférence non valide, sauf si cela est pris en compte. Une façon de prendre …

13 r mixed-model inference independence

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Prédiction sur les modèles à effets mixtes: que faire des effets aléatoires?

Prenons cet ensemble de données hypothétique: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <- data.frame(dose=dose, response=response, subject=subject, group=group) nous pouvons utiliser lmepour modéliser la réponse avec un modèle à effet aléatoire: …

13 mixed-model linear-model prediction

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Coefficients de corrélation intraclasse (ICC) avec plusieurs variables

Supposons que j'ai mesuré une variable dans les frères et sœurs, qui sont imbriqués dans les familles. La structure des données ressemble à ceci: valeur de frère et sœur de famille ------ ------- ----- 1 1 y_11 1 2 y_12 2 1 y_21 2 2 y_22 2 3 ans_23 ... …

13 mixed-model intraclass-correlation

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Quelle est la différence entre l'utilisation de aov () et lme () dans l'analyse d'un ensemble de données longitudinales?

Quelqu'un peut-il me dire la différence entre l'utilisation aov()et l' lme()analyse de données longitudinales et comment interpréter les résultats de ces deux méthodes? Ci-dessous, j'analyse le même ensemble de données en utilisant aov()et lme()et j'ai obtenu 2 résultats différents. Avec aov(), j'ai obtenu un résultat significatif dans l'interaction temps par …

13 r mixed-model repeated-measures panel-data

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Modèles d'effets mixtes linéaires

J'ai souvent entendu que les modèles LME sont plus solides dans l'analyse des données de précision (c'est-à-dire dans les expériences de psychologie), en ce sens qu'ils peuvent fonctionner avec des distributions binomiales et autres distributions non normales que les approches traditionnelles (par exemple, l'ANOVA) ne peuvent pas. Quelle est la …

13 mixed-model

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Extraction de pentes pour des cas à partir d'un modèle à effets mixtes (lme4)

Je voudrais extraire les pentes de chaque individu dans un modèle à effets mixtes, comme indiqué dans le paragraphe suivant Des modèles à effets mixtes ont été utilisés pour caractériser les voies individuelles de changement dans les mesures cognitives sommaires, y compris les termes pour l'âge, le sexe et les …

13 r mixed-model

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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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Diagrammes pour illustrer les résultats du modèle linéaire à effets mixtes

J'ai analysé certaines données à l'aide de la modélisation linéaire à effets mixtes dans R. Je prévois de faire une affiche avec les résultats et je me demandais simplement si quelqu'un expérimenté avec les modèles à effets mixtes pourrait suggérer les tracés à utiliser pour illustrer les résultats de la …

13 r data-visualization mixed-model

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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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ICC comme corrélation attendue entre deux unités tirées au hasard qui sont dans le même groupe

Dans la modélisation à plusieurs niveaux, la corrélation intraclasse est souvent calculée à partir d'une ANOVA à effets aléatoires yje j= γ00+ uj+ eje jyij=γ00+uj+eij y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} où sont les résidus de niveau 2 et sont les résidus de niveau 1. Ensuite, nous obtenons des …

12 correlation mixed-model intraclass-correlation

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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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