A distinção entre variáveis estritamente aleatórias (que devem ser modeladas como tais) e variáveis não aleatórias que alguns argumentam que poderiam ser modeladas como aleatórias se for um modelo hierárquico / multinível, é pouco clara para mim. Bates e Bolker exemplificam efeitos aleatórios...
Tenho dados do seguinte desenho experimental: minhas observações são contagens do número de sucessos ( K) do número correspondente de tentativas ( N), medidos para dois grupos, cada um composto por Iindivíduos, a partir de Ttratamentos, nos quais em cada combinação de fatores existem Rrepetições ....
Estou tentando ajudar um aluno de um colega. O aluno observou e contou o comportamento das aves (número de chamadas) em uma configuração experimental. O número de chamadas atribuíveis a uma ave observada específica durante cada experimento não pôde ser determinado, mas foi possível contar o número...
Estou simulando ensaios de Bernoulli com um aleatório entre grupos e, em seguida, encaixo o modelo correspondente em o pacote: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...
Na página 12 do livro de Bates sobre o modelo de efeito misto , ele descreve o modelo da seguinte maneira: Perto do final da captura de tela, ele menciona o fator de covariância relativo , dependendo do parâmetro variance-component , θΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta sem explicar o que...
O seguinte modelo logístico multinível com uma variável explicativa no nível 1 (nível individual) e uma variável explicativa no nível 2 (nível do grupo): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 z j + u 1 j … ( 3
Questões: Modelos lineares impróprios são utilizados na prática ou algum tipo de curiosidade é descrita de tempos em tempos em revistas científicas? Em caso afirmativo, em que áreas eles são usados? Existem outros exemplos de tais modelos? Finalmente, os erros padrão, valores- , etc. retirados do...
No meu campo, a maneira usual de plotar dados emparelhados é como uma série de segmentos finos de linhas inclinadas, sobrepondo-os à mediana e ao IC da mediana para os dois grupos: No entanto, esse tipo de gráfico se torna muito mais difícil de ler à medida que o número de pontos de dados se...
Fiz uma pergunta sobre um modelo linear feito com R lm: "A regressão usou mínimos quadrados iterativos lineares ou não lineares?" Eu procurei um pouco e [acho que] entendi a diferença entre os dois, mas não consegui encontrar nenhuma evidência do uso de mínimos quadrados lineares por R lm(que é o...
O que você pensa sobre o uso da regressão para projetar fora do intervalo de dados? Se temos certeza de que segue uma forma linear ou de modelo de potência, o modelo não poderia ser útil além do intervalo de dados? Por exemplo, tenho um volume impulsionado pelo preço. Deveríamos poder projetar...
Estou lendo este artigo: tradutor skype onde eles usam CD-DNN-HMMs (redes neurais profundas dependentes de contexto com modelos de Markov ocultos). Eu posso entender a idéia do projeto e a arquitetura que eles projetaram, mas não entendo o que são os senones . Estive procurando uma definição, mas...
Recentemente, um amigo meu perguntou o que há de tão comum nos mínimos quadrados comuns. Não parecemos chegar a lugar algum na discussão. Nós dois concordamos que o OLS é um caso especial do modelo linear, tem muitos usos, é bem conhecido e é um caso especial de muitos outros modelos. Mas isso é...
Considere a função r ( x ) = E ( Y∣ X= x )r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Isso foi chamado de função de regressão em um livro que estou usando. Estou tentando descobrir a relação entre essa função e o modelo clássico de regressão linear. Então, eu sei que é um teorema * que...
Eu tenho uma pergunta básica sobre abordagens para modelar a média usando critérios de TI para ponderar modelos em um conjunto de candidatos. A maioria das fontes que li sobre a média do modelo defende a média das estimativas do coeficiente de parâmetros com base nos pesos do modelo (usando um...
Quando usar um modelo linear generalizado sobre um modelo linear? Eu sei que o modelo linear generalizado permite, por exemplo, que os erros tenham alguma outra distribuição além da normal, mas por que alguém se preocupa com as distribuições dos erros? Como por que diferentes distribuições de erro...
Em um estudo longitudinal, os resultados de unidades são medidos repetidamente nos pontos de tempo com um total de ocasiões de medição fixas (fixo = medições nas unidades são feitas ao mesmo tempo). i t mYeu tYitY_{it}Euiitttmmm As unidades são atribuídas aleatoriamente a um tratamento, , ou a um...
Em esta questão populares , alta resposta upvoted faz MLE e Baum Welch separar na montagem HMM. Para problemas de treinamento, podemos usar os três algoritmos a seguir: MLE (estimativa de máxima verossimilhança), treinamento em Viterbi (NÃO confunda com decodificação em Viterbi), Baum Welch =...
Na Econometria Introdutória de Wooldridge, há uma citação: O argumento que justifica a distribuição normal dos erros geralmente é algo como isto: como é a soma de muitos fatores não observados que afetam , podemos invocar o teorema do limite central para concluir que tem uma distribuição normal...
Estou ajustando vários modelos do formulário .. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") .. e estou procurando maneiras de comparar os modelos obtidos para diferentes variáveis. Gostaria de saber se o valor alfa é de alguma utilidade prática? Para as três parcelas abaixo, os valores alfa...
Como você interpreta uma curva de sobrevivência a partir do modelo de risco proporcional cox? Neste exemplo de brinquedo, suponha que tenhamos um modelo de risco proporcional ao cox na agevariável dos kidneydados e gere a curva de sobrevivência. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...