Estou tentando usar lmedo nlmepacote para replicar resultados de aovANOVAs de medidas repetidas. Eu fiz isso para um experimento de medidas repetidas de fator único e para um experimento de dois fatores com um fator entre sujeitos e um fator dentro dos sujeitos, mas estou tendo problemas para fazer...
Eu tenho um GLMM com uma distribuição binomial e uma função de link de logit e tenho a sensação de que um aspecto importante dos dados não está bem representado no modelo. Para testar isso, eu gostaria de saber se os dados estão bem descritos por uma função linear na escala de logit. Por isso,...
Por favor, considere estes dados: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("g1", "g2"), class =...
Há uma distinção que está me atrapalhando com modelos mistos, e eu estou me perguntando se eu poderia ter alguma clareza sobre isso. Vamos supor que você tenha um modelo misto de dados de contagem. Há uma variável que você sabe que deseja como efeito fixo (A) e outra variável para o tempo (T),...
Digamos que estamos trabalhando em um modelo de efeitos aleatórios de alguns dados de contagem ao longo do tempo e queremos controlar algumas tendências. Normalmente, você faria algo como: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") para incluir uma forma quadrática para...
Considere os seguintes dados de uma maneira bidirecional no design de assuntos: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim...
Digamos que precisamos dos GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Esses modelos não são aninhados no sentido usual de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) então não podemos...
Este é o meu quadro de dados: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <-...
Histórico: Nota: Meu conjunto de dados e código-r estão incluídos abaixo do texto Desejo usar o AIC para comparar dois modelos de efeitos mistos gerados usando o pacote lme4 em R. Cada modelo tem um efeito fixo e um efeito aleatório. O efeito fixo difere entre os modelos, mas o efeito aleatório...
Eu sei que uma das vantagens dos modelos mistos é que eles permitem especificar a matriz de variância-covariância para os dados (simetria composta, auto-regressiva, não estruturada etc.). No entanto, a lmerfunção em R não permite uma especificação fácil dessa matriz. Alguém sabe qual estrutura...
Entendo que usamos modelos de efeitos aleatórios (ou efeitos mistos) quando acreditamos que alguns parâmetros do modelo variam aleatoriamente em algum fator de agrupamento. Desejo ajustar um modelo em que a resposta tenha sido normalizada e centralizada (não perfeitamente, mas bastante próxima) em...
Eu tenho dados de pacientes tratados com 2 tipos diferentes de tratamentos durante a cirurgia. Eu preciso analisar o seu efeito na frequência cardíaca. A medição da frequência cardíaca é realizada a cada 15 minutos. Dado que o comprimento da cirurgia pode ser diferente para cada paciente, cada...
Eu tenho usado o MCMCglmmpacote recentemente. Estou confuso com o que é referido na documentação como estrutura R e estrutura G. Eles parecem estar relacionados aos efeitos aleatórios - em particular especificando os parâmetros para a distribuição anterior sobre eles, mas a discussão na...
Fórmulas de modelo em R, como y ~ x + a*b + c:d são baseados na chamada notação de Wilkinson : Wilkinson e Rogers 1973, Descrição Simbólica de Modelos Fatoriais para Análise de Variância . Este artigo não discutiu notações para modelos mistos (que talvez não existissem na época). Então, onde as...
Estou tendo problemas para entender a saída do meu lmer()modelo. É um modelo simples de uma variável de resultado (Suporte) com interceptações de estado variáveis / efeitos aleatórios de estado: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Os resultados de summary(mlm1)são: Linear mixed model fit by...
No meu estudo, medirei a carga de trabalho com várias métricas. Com variabilidade da frequência cardíaca (VFC), atividade eletrodérmica (EDA) e com uma escala subjetiva (IWS). Após a normalização, o IWS possui três valores: Carga de trabalho menor que o normal Carga de trabalho é média A carga de...
Digamos que temos um modelo mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different subjects...
Estou usando a glmerfunção do lme4pacote em R e usando o bobyqaotimizador (ou seja, o padrão no meu caso). Estou recebendo um aviso e estou curioso para saber o que isso significa. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from...
Estou tentando usar lme4::glmer()para ajustar um modelo misto generalizado binomial (GLMM) com variável dependente que não é binária, mas uma variável contínua entre zero e um. Pode-se pensar nessa variável como uma probabilidade; de fato, é a probabilidade relatada por seres humanos (em um...
Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-