Questions marquées «random-effects-model»

Les paramètres associés aux niveaux particuliers d'une covariable sont parfois appelés les «effets» des niveaux. Si les niveaux observés représentent un échantillon aléatoire de l'ensemble de tous les niveaux possibles, nous appelons ces effets "aléatoires".

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Ajustement d'un modèle mixte de Poisson GLM avec une pente et une interception aléatoires
Je travaille actuellement sur une série de modèles de séries chronologiques de Poisson essayant d'estimer l'effet d'un changement dans la façon dont les chiffres ont été obtenus (passage d'un test de diagnostic à un autre) tout en contrôlant d'autres tendances au fil du temps (par exemple, une augmentation générale de …
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Quel modèle pour un ensemble de données difficile? (des centaines de séries chronologiques avec beaucoup d'imbrication)
J'ai un ensemble de données assez compliqué à analyser, et je ne peux pas trouver une bonne solution pour cela. Voici la chose: 1. les données brutes sont essentiellement des enregistrements de chants d'insectes. Chaque chanson est composée de plusieurs rafales et chaque rafale est constituée de sous-unités. Tous les …
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Calcul de la fiabilité inter-évaluateurs en R avec un nombre variable de notes?
Wikipedia suggère qu'une façon d'examiner la fiabilité inter-évaluateurs consiste à utiliser un modèle à effets aléatoires pour calculer la corrélation intraclasse . L'exemple de la corrélation intraclasse parle de regarder σ2ασ2α+ σ2ϵσα2σα2+σϵ2\frac{\sigma_\alpha^2}{\sigma_\alpha^2+\sigma_\epsilon^2} à partir d'un modèle Ouije j= μ + αje+ ϵje jOuijej=μ+αje+ϵjejY_{ij} = \mu + \alpha_i + \epsilon_{ij} "où …
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Les effets aléatoires peuvent-ils s'appliquer uniquement aux variables catégorielles?
Cette question peut sembler stupide, mais ... est-il exact que les effets aléatoires ne peuvent s'appliquer qu'aux variables catégorielles (comme l'identifiant individuel, l'identifiant de la population, ...), par exemple, disons que est une variable catégorielle:xixix_i yiyiy_i ~βxiβxi\beta_{x_i} βxiβxi\beta_{x_i} ~Norm(μ,δ2)Norm(μ,δ2)Norm(\mu, \delta^2) mais d'après le principe, l' effet aléatoire ne peut pas …
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Estimations des effets aléatoires dans le modèle binomial (lme4)
Je simule des essais de Bernoulli avec un aléatoire entre les groupes, puis j'adapte le modèle correspondant avec le paquet:logitθ ∼ N( logitθ0,12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <- 10 # number of Bernoulli trials within each group logit …
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Peut-on modéliser des facteurs non aléatoires comme aléatoires dans un plan à plusieurs niveaux / hiérarchique?
La distinction entre les variables strictement aléatoires (qui devraient être modélisées en tant que telles) et les variables non aléatoires qui, selon certains, pourraient être modélisées comme aléatoires s'il s'agit d'un modèle hiérarchique / à plusieurs niveaux, est floue pour moi. Bates et Bolker illustrent les effets aléatoires avec des …
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Dois-je exclure les effets aléatoires d'un modèle s'ils ne sont pas statistiquement significatifs?
Dois-je inclure des effets aléatoires dans un modèle même s'ils ne sont pas statistiquement significatifs? J'ai un plan expérimental de mesures répétées, dans lequel chaque individu expérimente trois traitements différents dans un ordre aléatoire. Je voudrais contrôler les effets de l'individu et de l'ordre, mais aucun ne semble statistiquement significatif …
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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Comment utiliser le test Hausman pour la discrimination fondée sur le sexe?
J'essaie d'estimer l'écart salarial entre hommes et femmes pour les employés de bureau masculins et féminins d'une grande entreprise suédoise afin de vérifier s'il existe une discrimination fondée sur le sexe. Le test de Hausman rejette la valeur nulle selon laquelle les effets fixes individuels sont aléatoires et, par conséquent, …
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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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