Statistiques et Big Data nested-models

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Quelle est la différence entre un modèle "imbriqué" et un modèle "non imbriqué"?

Dans la littérature sur les modèles hiérarchiques / multiniveaux, j'ai souvent lu des articles sur les "modèles imbriqués" et les "modèles non imbriqués", mais qu'est-ce que cela signifie? Est-ce que quelqu'un pourrait peut-être me donner des exemples ou me parler des implications mathématiques de ce libellé?

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Prérequis pour la comparaison de modèles AIC

Quelles sont exactement les conditions préalables qui doivent être remplies pour que la comparaison des modèles AIC fonctionne? Je viens de contourner cette question lorsque j'ai fait une comparaison comme celle-ci: > uu0 = lm(log(usili) ~ rok) > uu1 = lm(usili ~ rok) > AIC(uu0) [1] 3192.14 > AIC(uu1) [1] …

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Comparaison de modèles non imbriqués avec AIC

Disons que nous devons les GLMM mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Ces modèles ne sont pas imbriqués dans le sens habituel de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), …

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Test du rapport de vraisemblance - lmer R - Modèles non imbriqués

J'examine actuellement certains travaux et suis tombé sur les suivants, ce qui me semble faux. Deux modèles mixtes sont montés (en R) à l'aide de lmer. Les modèles ne sont pas imbriqués et sont comparés par des tests de rapport de vraisemblance. En bref, voici un exemple reproductible de ce …

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Sélection de modèles non imbriqués

Le test du rapport de vraisemblance et l'AIC sont tous deux des outils pour choisir entre deux modèles et les deux sont basés sur le log-vraisemblance. Mais pourquoi le test du rapport de vraisemblance ne peut-il pas être utilisé pour choisir entre deux modèles non imbriqués alors que l'AIC le …

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Pourquoi les tests de rapport de vraisemblance ne peuvent-ils pas être utilisés pour les modèles non imbriqués?

Plus précisément, pourquoi les tests du rapport de vraisemblance ont-ils une asymptotique si les modèles sont imbriqués, mais ce n'est plus le cas pour les modèles non imbriqués? Je comprends que cela découle du théorème de Wilks, mais malheureusement, je ne comprends pas sa preuve .χ2χ2\chi^2

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AIC pour les modèles non imbriqués: constante de normalisation

L'AIC est défini comme , où est l'estimateur du maximum de vraisemblance et est la dimension de l'espace des paramètres. Pour l'estimation de , on néglige généralement le facteur constant de la densité. Il s'agit du facteur qui ne dépend pas des paramètres, afin de simplifier la probabilité. D'un autre …

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Quelle est la relation entre l'ANOVA pour comparer les moyennes de plusieurs groupes et l'ANOVA pour comparer les modèles imbriqués?

Jusqu'à présent, j'ai vu l'ANOVA utilisée de deux manières: Premièrement , dans mon texte d'introduction aux statistiques, l'ANOVA a été présentée comme un moyen de comparer les moyennes de trois groupes ou plus, comme une amélioration par rapport à la comparaison par paires, afin de déterminer si l'un des moyennes …

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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?

Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …

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