问题标签 [random-effects]
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lme4 - lmer 中随机效应的 p 值
我正在使用 lmer 函数研究混合模型。我想获得所有固定和随机效应的 p 值。我能够使用不同的方法获得固定效应的 p 值,但我没有找到任何随机效应。我在互联网上找到的任何方法都是为相同的模型制作一个空模型,然后通过比较获得 p 值。我可以有一种不需要制作另一个模型的方法吗?我的模型看起来像:
r - 计算ICC置信区间逻辑回归
我运行了一个逻辑回归模型,并试图确定模型中随机效应的重要性。我正在为空模型和完整模型执行此操作,但我只会在此处显示空模型。
这是我到目前为止所拥有的:
我现在要确定的是LRT(以确定 ICC 是否与零显着不同)和 ICC 的 CI。
我曾尝试使用 bootMer 创建一个自举分布来计算 CI,但我不知道我是否做得正确以及结果是否正确。
如果有人可以请提供帮助,将不胜感激!
r - R:如何从 coxme 包中的 lmekin 中提取 r 平方
我试图找出我的具有家庭效应的混合模型与数据的拟合程度。是否可以从 lmekin 函数中提取 r 平方值?如果是这样,是否可以为每个协变量提取部分 r 平方值?例子:
我已经尝试过 MuMin 包,但它似乎不适用于 lmekin 模型。谢谢。
r - 在部分非平衡实验设计中选择合适的随机结构
我们设计了一项操纵两个因素的研究:一个因素 ( FACTOR1
) 有 2 个水平 (A,B),第二个因素 ( FACTOR2
) 有三个水平 (C,D,E)。因为在心理学中,我们经常不得不进行不合理的耗时实验,我们计划将实验(3by2)分成两个实验(2by2),参与者接触到所有级别FACTOR1
的FACTOR2
. 向所有参与者展示了一个级别(C - 逻辑参考级别),FACTOR2
而暴露于 D 的一半参与者没有暴露于 E(反之亦然)。
我们有 41 名参与者和 60 个不同的项目。我认为我们可以使用混合模型来利用更好的精度来估计 C 和逐项完全交叉设计,仍然保持不错的能力来捕捉 D 和 E 之间的差异,而无需添加第三个(按主题)因素参考实验参与者被分配到哪个。
由于正确随机结构的规范对于获得保守结果至关重要,因此我拟合了最大结构并测试了相互作用:
该模型没有收敛,可能是因为它试图计算参与者未接触到的 FACTOR2 水平的调整(只看到 C 和 E 的参与者也针对 D 进行了调整)。
我们最好的选择是什么?
仅在逐项随机组件中使用完整规范并“放松”按主题组件?
python - Python Statsmodels Mixedlm(混合线性模型)随机效应
我对 Statsmodels Mixedlm 的输出有点困惑,希望有人能解释一下。
我有一个大型的单户住宅数据集,包括每个房产的前两个销售价格/销售日期。我已经对整个数据集进行了地理编码,并获取了每个属性的海拔。我试图了解不同城市之间海拔和房地产价格升值之间的关系是如何变化的。
我使用 statsmodels 混合线性模型来回归价格升值对海拔的影响,保持许多其他因素不变,城市作为我的组类别。
输入 mdf.random_effects 返回系数列表。我可以将这个列表解释为每个城市的斜率(即,将高程与销售价格升值相关的个体回归系数)吗?或者这些结果是每个城市的截距?
mixed-models - 如何从具有随机效应的模型中获得整体 F 统计量
我一直在 lme4 中使用 lmer 函数,它给了我自变量的系数,以便我可以建立预测模型,但它没有给我每个因素的 F 统计量。我试图找到如何在线获取这些(F 统计数据),它说 nlme 中的 anova 函数为您提供 F 统计数据......这确实给了我它们,但它只给了我分子自由度,所以我无法验证(并且还怀疑它是方差分析)它是否考虑了我在混合模型中的随机因素,因此它们可能不是正确的 F 统计量。
如何获得考虑随机效应的模型的 F 统计量?我可以使用 lsmeans 成对运行 tukey 来检查特定的比较,但我想证明首先使用 F-statistics 运行这些比较是合理的。
r - 来自带有 mgcv 包的 GAM 随机效应的方差-协方差矩阵
用 lme4 包提取随机效应和随机效应的方差-协方差矩阵如下:
我想知道如何使用 mgcv 做到这一点?'gam.vcomp' 函数确实提取了估计的方差分量,但不是针对每个级别的随机效应。
r - 从 gamlss 对象中提取随机效果
我已经使用 R 中的包运行了带有随机截距模型的 beta 回归gamlss
。调用看起来像:
mf
我想从模型对象中提取每个分组因子(
分组因子的每个值的随机截距是否可用?如果有,在哪里?
r - 在 lme 中指定具有跨组异方差方差的多个嵌套随机效应
我想用两个独立的嵌套随机效应拟合随机效应模型。lmer
我可以使用R 中的包轻松完成此操作。方法如下:
在这里,我为oid
nested withingid
和did
nested within拟合随机截距gid
。这很好用。但是,我想拟合一个模型,其中截距的方差随gid
随机效应的变化而变化。nlme
package 能够做到这一点。但是,目前尚不清楚如何。我能做的最好的就是这样:
但这将did
内部嵌套在一起oid
。gid
我试图从一个类似的问题中使用这个想法,这似乎是一个很接近的问题,但在那个问题中答案并没有得到很好的解释。我希望有人能解决这个问题。
panel - 我可以用 plm 包估计那些模型吗
我想比较以下模型的估计,但我不知道是否可以使用 plm 包估计模型(5):
1/ 池化 -> Yit
2/ 内(ind/time/both effects)-> Yit - Yi。/伊特-伊特。/易-易。- Yt。
3/ 之间(独立/时间效应)-> Yi。/ 年。
4/ 随机效应(ind/time/both effects)-> Yit - a Yi。/ Yit——一个Yt。/ 易——一易。- b Yt。
5/ 具有固定时间效果的随机效果或具有固定 ind 效果的随机效果?-> Yit - 一个Yi。- Yt。/ Yit——一个Yt。- 义。
我可以用 plm 包估计那些模型吗?