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 <-
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...
Estou tentando calcular a probabilidade de log para uma regressão de mínimos quadrados não linear generalizada para a função f(x)=β1(1+xβ2)β3f(x)=β1(1+xβ2)β3f(x)=\frac{\beta_1}{(1+\frac x\beta_2)^{\beta_3}}otimizado pelagnlsfunção no pacote Rnlme, usando a matriz de covariância de variância gerada...
Estou familiarizado com notações como: ondeβ0j=β0+uj, eyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eijyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eij\begin{align} y_{ij} &= \beta_0 + \beta_i x_{ij} + u_j + e_{ij}\\ &= \beta_{0j} + \beta_i x_{ij} + e_{ij} \end{align}β0j=β0+ujβ0j=β0+uj\beta_{0j}=\beta_{0}+u_j...
Estou ajustando um modelo de efeitos aleatórios glmera alguns dados comerciais. O objetivo é analisar o desempenho de vendas por distribuidor, levando em consideração a variação regional. Eu tenho as seguintes variáveis: distcode: ID do distribuidor, com cerca de 800 níveis region: ID geográfico...
Na modelagem multinível, a correlação intraclasse geralmente é calculada a partir de uma ANOVA de efeitos aleatórios yeu j= γ00+ uj+ eeu jyEuj=γ00+vocêj+eEuj y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} onde são os resíduos de nível 2 e são os resíduos de nível 1. Em seguida, obtemos estimativas e para a...
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...
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...
Eu tenho dois anos de dados que se parecem basicamente com isso: Data _ __ Violência S / N? _ Número de pacientes 1/1/2008 _ ___ 0 0 __ _ __ _ ____ 11 2/1/2008 _ __ _ 0 _ __ _ __ _ __ 11 1/3/2008 _ ____ 1 __ _ __ _ ____ 12 01/04/2008 _ ____ 0 __ _ __ _ ____ 12 ... 31/12 / 2009_ _ __ 0_ _ __...
Modelos de efeitos mistos lineares são modelos de extensões de regressão linear para dados coletados e resumidos em grupos. As principais vantagens são que os coeficientes podem variar em relação a uma ou mais variáveis de grupo. No entanto, estou lutando com quando usar o modelo de efeito...
Recentemente me disseram que não era possível incorporar covariáveis variáveis no tempo em modelos mistos longitudinais sem introduzir um intervalo de tempo para essas covariáveis. Você pode confirmar / negar isso? Você tem alguma referência sobre esta situação? Proponho uma situação simples...
Estou tentando especificar uma fórmula para um modelo linear de efeitos mistos (com lme4) para o meu design experimental, mas não tenho certeza se estou fazendo certo. O design: basicamente estou medindo um parâmetro de resposta nas plantas. Eu tenho 4 níveis de tratamento e 2 níveis de irrigação....
Minha pergunta é baseada nesta resposta que mostrou qual lme4::lmermodelo corresponde a uma ANOVA de medidas repetidas nos dois sentidos: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2,...
Considere um modelo linear de interceptação aleatória. Isso é equivalente à regressão linear GEE com uma matriz de correlação de trabalho intercambiável. Suponhamos que os preditores são e X 3 e os coeficientes para estes são preditores β 1 , β 2 , e β 3 . Qual é a interpretação dos coeficientes no...
Estou procurando conselhos sobre como analisar dados complexos de pesquisas com modelos multiníveis em R. Eu usei o surveypacote para ponderar probabilidades desiguais de seleção em modelos de um nível, mas este pacote não possui funções para modelagem multinível. O lme4pacote é ótimo para...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...
Eu gostaria de usar lme4para ajustar uma regressão de efeitos mistos e multcompcalcular as comparações aos pares. Eu tenho um conjunto de dados complexo com vários preditores contínuos e categóricos, mas minha pergunta pode ser demonstrada usando o ChickWeightconjunto de dados interno como...
Estou lendo o artigo da teoria de Doug Bates no pacote lme4 de R para entender melhor os detalhes dos modelos mistos e me deparei com um resultado intrigante que eu gostaria de entender melhor sobre o uso da máxima verossimilhança restrita (REML) para estimar a variação . Na seção 3.3, no critério...
Eu tenho uma regressão logística de interceptação aleatória (devido a medições repetidas) e gostaria de fazer alguns diagnósticos, especificamente sobre discrepâncias e observações influentes. Eu olhei para resíduos para ver se há observações que se destacam. Mas também gostaria de ver algo como...