Eu tenho um conjunto de dados de medidas repetidas desequilibrado para analisar e li que a maioria dos pacotes estatísticos lida com isso com ANOVA (ou seja, soma dos quadrados do tipo III) está errada. Portanto, eu gostaria de usar um modelo de efeitos mistos para analisar esses dados. Eu li muito...
Ouvi dizer que os modelos LME são mais sólidos na análise de dados de precisão (ou seja, em experimentos de psicologia), na medida em que podem trabalhar com distribuições binomiais e outras não-normais que as abordagens tradicionais (por exemplo, ANOVA) não podem. Qual é a base matemática dos...
Alguém pode me dizer a diferença entre usar aov()e lme()analisar dados longitudinais e como interpretar os resultados desses dois métodos? Abaixo, eu analisar o mesmo conjunto de dados usando aov()e lme()e tem 2 resultados diferentes. Com aov(), obtive um resultado significativo no tempo por...
Estive analisando alguns dados usando a modelagem linear de efeitos mistos em R. Estou planejando fazer um pôster com os resultados e fiquei imaginando se alguém com modelos de efeitos mistos poderia sugerir quais gráficos usar para ilustrar os resultados do modelo. Eu estava pensando em gráficos...
Vejo mencionado em vários lugares que a ANOVA faz sua estimativa usando o método dos momentos. Estou confuso com essa afirmação porque, embora não esteja familiarizado com o método dos momentos, meu entendimento é que é algo diferente e não equivalente ao método da máxima probabilidade; por outro...
Suponha que eu tenha medido alguma variável em irmãos, que estão aninhados nas famílias. A estrutura de dados fica assim: valor do irmão da família ------ ------- ----- 1 1 y_11 1 2 y_12 2 1 y_21 2 2 y_22 2 3 y_23 ... ... ... Quero saber a correlação entre as medidas tomadas em irmãos dentro da...
Eu tenho lido sobre o cálculo de valores de R2R2R^2 em modelos mistos e depois de ler as perguntas frequentes do R-sig, outras postagens neste fórum (eu vincularia algumas, mas não tenho reputação suficiente) e várias outras referências que eu entendo que usando valores no contexto de modelos...
Douglas Bates afirma que os seguintes modelos são equivalentes "se a matriz de variância-covariância para efeitos aleatórios com valor vetorial tiver uma forma especial, chamada simetria composta" ( slide 91 desta apresentação ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y...
Vamos considerar este conjunto de dados hipotéticos: 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...
Aprendi nas estatísticas elementares que, com um modelo linear geral, para que as inferências sejam válidas, as observações devem ser independentes. Quando ocorre o agrupamento, a independência não pode mais ser mantida, levando a inferência inválida, a menos que isso seja explicado. Uma maneira de...
Eu gostaria de obter intervalos de confiança de 95% nas previsões de um nlmemodelo misto não linear . Como nada é fornecido para fazer isso dentro de nlmemim, eu me perguntava se é correto usar o método de "intervalos de previsão da população", conforme descrito no capítulo do livro de Ben Bolker...
A biblioteca languageR fornece um método (pvals.fnc) para realizar testes de significância do MCMC dos efeitos fixos em um modelo de regressão de efeito misto ajustado usando o lmer. No entanto, pvals.fnc comete um erro quando o modelo lmer inclui inclinações aleatórias. Existe uma maneira de...
Fiquei com a impressão de que a função lmer()no lme4pacote não produzia valores de p (veja lmervalores de p e tudo isso ). Eu tenho usado valores MCMC gerados p vez como por esta pergunta: efeito significativo no lme4modelo misto e esta pergunta: Não é possível encontrar p-valores na saída do...
Modelos lineares de efeitos mistos não são comumente usados no meu setor de biologia, e preciso relatar o teste estatístico que usei em um artigo que estou tentando escrever. Eu sei que a conscientização da modelagem multinível está começando a aparecer em algumas áreas das biociências ( Uma...
Correlacionei dados e estou usando um modelo de efeitos mistos de regressão logística para estimar o efeito no nível individual (condicional) de um preditor de interesse. Eu sei que, para modelos marginais padrão, a inferência nos parâmetros do modelo usando o teste de Wald é consistente para os...
Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes...
Estou tendo problemas de desempenho usando o MCMCglmmpacote no R para executar um modelo de efeitos mistos. O código fica assim: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn,...
Alguém pode explicar a diferença entre um modelo misto e uma análise de regressão linear? (Eu tenho um conhecimento muito limitado de
TL; DR: a lme4otimização parece linear no número de parâmetros do modelo por padrão e é muito mais lenta que um glmmodelo equivalente com variáveis dummy para grupos. Existe algo que eu possa fazer para acelerar isso? Estou tentando ajustar um modelo de logit hierárquico bastante grande (~ 50k...
Não consegui descobrir como executar a regressão linear em R in para um design de medida repetida. Em uma pergunta anterior (ainda sem resposta), me foi sugerido não usar, lmmas usar modelos mistos. Eu usei lmda seguinte maneira: lm.velocity_vs_Velocity_response <-