Estou tentando deixar de usar o ezpacote lmepara medidas repetidas ANOVA (como espero poder usar contrastes personalizados lme). Seguindo o conselho desta postagem no blog, consegui configurar o mesmo modelo usando os dois aov(como faz ez, quando solicitado) e lme. No entanto, enquanto no exemplo...
Gostaria de saber se existem métodos para calcular o tamanho da amostra em modelos mistos? Estou usando lmerno R para ajustar os modelos (tenho inclinações e interceptações
Eu já vi dois tipos de formulações de perda logística. Podemos mostrar facilmente que eles são idênticos, a única diferença é a definição do rótulo .yyy Formulação / notação 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0,
Eu tenho uma pergunta sobre semântica na qual gostaria que as opiniões de colegas estatísticos. Sabemos que modelos como logística, Poisson etc. se enquadram nos modelos lineares generalizados. O modelo inclui funções não lineares dos parâmetros, que por sua vez podem ser modelados usando a...
Eu estive examinando essa visão geral das fórmulas lm / lmer R por @conjugateprior e fiquei confuso com a seguinte entrada: Agora assuma que A é aleatório, mas B é fixo e B está aninhado em A. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) Abaixo, a fórmula do modelo misto análogo lmer(Y ~ B + (1 | A:B),...
Atualmente, estou estudando "Raciocínio Bayesiano e Aprendizado de Máquina", de David Barber, e é um livro extremamente bem escrito e envolvente para aprender os fundamentos. Então, uma pergunta para alguém que já fez isso. Quais são os próximos livros que devo ler depois de ter proficiência...
Nem tenho certeza de que a pergunta faça muito sentido, mas acho que vi alguns títulos de trabalhos em que eles propunham floresta aleatória com efeitos aleatórios. Isso é possível em
Como os modelos de efeitos mistos (lineares) são normalmente comparados entre si? Eu sei que testes de razão de verossimilhança podem ser usados, mas isso não funciona se um modelo não for um 'subconjunto' do outro correto? A estimativa dos modelos df é sempre direta? Número de efeitos fixos +...
(ATUALIZAÇÃO: Eu mergulhei mais fundo nisso e publiquei os resultados aqui ) A lista de testes estatísticos nomeados é enorme. Muitos dos testes comuns se baseiam na inferência de modelos lineares simples, por exemplo, um teste t de uma amostra é apenas y = β + ε que é testado com relação ao...
Como prequel para uma pergunta sobre modelos lineares mistos em R, e para compartilhar como referência para os aficionados por estatísticas iniciantes / intermediárias, decidi publicar como um "estilo de perguntas e respostas" independente as etapas envolvidas no cálculo "manual" do coeficientes e...
Eu gostaria de ajustar um modelo linear (lm) onde a variação dos resíduos é claramente dependente da variável explicativa. A maneira como sei fazer isso é usando glm com a família Gamma para modelar a variação e, em seguida, coloque seu inverso nos pesos na função lm (exemplo:...
Estou um pouco confuso sobre quais são os pressupostos da regressão linear. Até agora, verifiquei se: todas as variáveis explicativas se correlacionaram linearmente com a variável resposta. (Esse foi o caso) houve colinearidade entre as variáveis explicativas. (houve pouca colinearidade). as...
Eu entendo que o teste de Wald para coeficientes de regressão é baseada na seguinte propriedade que mantém assintoticamente (por exemplo Wasserman (2006): todas as estatísticas , páginas 153, 214-215): Ondeβindica o coeficiente de regressão estimados,^si(β)indica o erro padr do coeficiente de...
Executamos uma regressão logística de efeitos mistos usando a seguinte sintaxe; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Assunto e Item são os efeitos aleatórios. Estamos obtendo um resultado...
Estou procurando um estudo de caso de regressão linear avançada que ilustra as etapas necessárias para modelar relacionamentos não lineares complexos e múltiplos usando GLM ou OLS. É surpreendentemente difícil encontrar recursos que vão além dos exemplos básicos da escola: a maioria dos livros que...
Estou tentando ajustar modelos lineares generalizados a alguns conjuntos de dados de contagem que podem ou não estar superdispersos. As duas distribuições canônicas que se aplicam aqui são o Poisson e o Binomial Negativo (Negbin), com EV e variânciaμμ\mu Va rP= μVarP=μVar_P = \mu Va rNB= μ +...
Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA....
Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo,...
Em seu livro, Modelos Gráficos, Famílias Exponenciais e Inferência Variacional , M. Jordan e M. Wainwright discutem a conexão entre famílias Exponenciais e Campos Aleatórios de Markov (modelos gráficos não direcionados). Estou tentando entender melhor o relacionamento entre eles com as seguintes...
Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 5 anos . Eu tenho uma pergunta sobre a interpretação de parâmetros para um GLM com uma variável dependente distribuída gama. É isso que R retorna para o meu GLM com um...