คำถามติดแท็ก mixed-model

ในแง่ง่ายคุณจะอธิบายความแตกต่างระหว่างเอฟเฟกต์คงที่เอฟเฟกต์แบบสุ่มและเอฟเฟกต์ผสมได้อย่างไร

267 mixed-model  random-effects-model  definition  fixed-effects-model 

มีจำนวนมากของการสนทนาที่เกิดขึ้นบนเวทีนี้เกี่ยวกับวิธีการที่เหมาะสมในการระบุรูปแบบลำดับชั้นต่าง ๆ lmerโดยใช้เป็น ฉันคิดว่ามันจะเป็นการดีหากมีข้อมูลทั้งหมดในที่เดียว คำถามสองสามข้อที่จะเริ่ม: วิธีการระบุหลายระดับที่กลุ่มหนึ่งซ้อนอยู่ในอื่น ๆ : มันเป็น(1|group1:group2)หรือ(1+group1|group2)? ความแตกต่างระหว่าง(~1 + ....)และ(1 | ...)และ(0 | ...)อื่น ๆ คืออะไร? จะระบุการโต้ตอบระดับกลุ่มได้อย่างไร

160 r  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme 

นี่คือวิธีที่ฉันเข้าใจการซ้อนแบบสุ่มกับเอฟเฟกต์แบบข้าม: เอฟเฟกต์แบบสุ่มซ้อนกันเกิดขึ้นเมื่อปัจจัยระดับล่างลดลงจะปรากฏเฉพาะภายในระดับเฉพาะของปัจจัยระดับบน ตัวอย่างเช่นนักเรียนในชั้นเรียนที่จุดคงที่ในเวลา ในlme4ฉันคิดว่าเราเป็นตัวแทนผลสุ่มสำหรับข้อมูลที่ซ้อนกันในสองวิธีที่เทียบเท่า: (1|class/pupil) # or (1|class) + (1|class:pupil) ข้ามสุ่มผลหมายความว่าปัจจัยที่กำหนดปรากฏในมากกว่าหนึ่งระดับของปัจจัยระดับบน ตัวอย่างเช่นมีนักเรียนภายในชั้นเรียนที่ถูกวัดเป็นเวลาหลายปี ในlme4เราจะเขียน: (1|class) + (1|pupil) อย่างไรก็ตามเมื่อฉันดูชุดข้อมูลที่ซ้อนอยู่โดยเฉพาะฉันสังเกตว่าสูตรทั้งสองแบบให้ผลลัพธ์เหมือนกัน (โค้ดและผลลัพธ์ด้านล่าง) อย่างไรก็ตามฉันได้เห็นชุดข้อมูลอื่นที่ทั้งสองสูตรให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน แล้วเกิดอะไรขึ้นที่นี่? mydata <- read.csv("https://web.archive.org/web/20160624172041if_/http://www-personal.umich.edu/~bwest/classroom.csv") # (the data is no longer at `http://www-personal.umich.edu/~bwest/classroom.csv` # hence the link to web.archive.org) # Crossed version: Linear mixed model fit by REML ['lmerMod'] Formula: mathgain ~ …

88 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

หากเราติดตั้ง glmer อีกครั้งเราอาจได้รับคำเตือนที่บอกเราว่าแบบจำลองกำลังค้นหาช่วงเวลาที่ยากลำบากในการบรรจบกัน ... เช่น >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) อีกวิธีในการตรวจสอบการสนทนาที่กล่าวถึงในหัวข้อนี้โดย @Ben Bolker คือ: relgrad <- with(model@optinfo$derivs,solve(Hessian,gradient)) max(abs(relgrad)) #[1] 1.152891e-05 ถ้าmax(abs(relgrad))เป็นเช่น<0.001นั้นสิ่งที่อาจจะตกลง ... ดังนั้นในกรณีนี้เรามีผลลัพธ์ที่ขัดแย้งกัน? เราควรเลือกระหว่างวิธีการและรู้สึกปลอดภัยกับแบบจำลองของเราอย่างไร ในทางกลับกันเมื่อเราได้รับค่าสุดโต่งเช่น: >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, …

88 r  mixed-model  lme4-nlme 

ฉันมีโมเดลเอฟเฟ็กต์แบบผสมไม่กี่แบบ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองตามยาว) ที่ใช้lme4ในRแต่ต้องการที่จะเชี่ยวชาญโมเดลและโค้ดที่ไปกับพวกเขาจริงๆ อย่างไรก็ตามก่อนที่จะดำน้ำด้วยเท้าทั้งสองข้าง (และซื้อหนังสือ) ฉันต้องการให้แน่ใจว่าฉันกำลังเรียนรู้ห้องสมุดที่ถูกต้อง ฉันเคยชินlme4กับตอนนี้เพราะฉันเพิ่งพบว่าง่ายกว่าnlmeแต่ถ้าnlmeดีกว่าสำหรับวัตถุประสงค์ของฉันฉันก็รู้สึกว่าฉันควรจะใช้มัน ฉันแน่ใจว่าไม่มี "ดีกว่า" ในวิธีที่ง่าย แต่ฉันจะให้คุณค่าความคิดเห็นหรือความคิดบางอย่าง เกณฑ์หลักของฉันคือ: ใช้งานง่าย (ฉันเป็นนักจิตวิทยาโดยการฝึกอบรมและไม่เฉพาะในสถิติหรือการเข้ารหัส แต่ฉันกำลังเรียนรู้) คุณสมบัติที่ดีสำหรับการติดตั้งข้อมูลตามยาว (ถ้ามีความแตกต่างตรงนี้ - แต่นี่คือสิ่งที่ฉันใช้เป็นหลัก) สรุปกราฟิกที่ดี (ง่ายต่อการตีความ) อีกครั้งไม่แน่ใจว่ามีความแตกต่างที่นี่หรือไม่ แต่ฉันมักจะสร้างกราฟสำหรับคนที่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคน้อยกว่าฉันดังนั้นพล็อตที่ชัดเจนดีจึงเป็นสิ่งที่ดีเสมอ () สำหรับเหตุผลนี้). ตามปกติหวังว่าคำถามนี้จะไม่คลุมเครือเกินไปและขอบคุณล่วงหน้าสำหรับภูมิปัญญาใด ๆ !

85 r  mixed-model  lme4-nlme 

ฉันได้อ่านบทคัดย่อของบทความนี้แล้วว่า: "ขั้นตอนความน่าจะเป็นสูงสุด (ML) ของ Hartley aud Rao นั้นได้รับการแก้ไขโดยการปรับการเปลี่ยนแปลงจาก Patterson และ Thompson ซึ่งการแบ่งความเป็นไปได้นั้นทำให้ปกติเป็นสองส่วนโดยไม่มีผลกระทบคงที่ ตัวประมาณ (REML) " ฉันยังอ่านนามธรรมของบทความนี้ที่ REML: "คำนึงถึงการสูญเสียในองศาอิสระที่เกิดจากการประเมินผลกระทบคงที่" น่าเศร้าที่ฉันไม่มีสิทธิ์เข้าถึงเนื้อหาทั้งหมดของเอกสารเหล่านั้น (และอาจไม่เข้าใจถ้าฉันทำ) อะไรคือข้อดีของ REML กับ ML? ภายใต้สถานการณ์ใดบ้างที่อาจมีความต้องการ REML มากกว่า ML (หรือในทางกลับกัน) เมื่อติดตั้งแบบจำลองเอฟเฟกต์ผสม โปรดให้คำอธิบายที่เหมาะสมสำหรับคนที่มีพื้นฐานคณิตศาสตร์ในระดับมัธยม (หรือสูงกว่า)!

73 mixed-model  maximum-likelihood  reml 

พิจารณาสามปรากฏการณ์ต่อไปนี้ ความขัดแย้งของสไตน์: ได้รับข้อมูลจากการแจกแจงปกติหลายตัวแปรในค่าเฉลี่ยตัวอย่างไม่ใช่ค่าประมาณที่ดีมากของค่าเฉลี่ยที่แท้จริง เราสามารถได้ค่าประมาณที่มีความคลาดเคลื่อนกำลังสองต่ำกว่าถ้ามีการลดขนาดพิกัดทั้งหมดของค่าเฉลี่ยตัวอย่างไปยังศูนย์ [หรือไปสู่ค่าเฉลี่ยของพวกเขาหรือจริงต่อค่าใด ๆ ถ้าฉันเข้าใจถูกต้อง]Rn,n≥3Rn,n≥3\mathbb R^n, \: n\ge 3 หมายเหตุ: มักจะเป็นสูตรของสไตน์โดยพิจารณาจากจุดข้อมูลเดียว ; โปรดแก้ไขฉันหากนี่เป็นสิ่งสำคัญและสูตรของฉันด้านบนไม่ถูกต้องRnRn\mathbb R^n สันถดถอย: ให้ตัวแปรและตัวแปรอิสระบางตัว , การถดถอยมาตรฐานมีแนวโน้ม เพื่อให้ข้อมูลเหมาะสมและนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดีตัวอย่าง หนึ่งมักจะสามารถลดการหดตัวโดยอิงต่อศูนย์:YX β = ( X ⊤ X ) - 1 X ⊤ Y β β = ( X ⊤ X + λ ฉัน) - 1 X ⊤ Yyy\mathbf yXX\mathbf …

64 regression  mixed-model  ridge-regression  shrinkage  steins-phenomenon 

ฉันมีความสุขมากที่ใช้โมเดลเอฟเฟกต์ผสมอยู่พักหนึ่งแล้วด้วยข้อมูลระยะยาว ฉันหวังว่าฉันจะสามารถปรับความสัมพันธ์ AR ใน lmer (ฉันคิดว่าฉันถูกต้องที่ฉันไม่สามารถทำได้?) แต่ฉันไม่คิดว่ามันสำคัญอย่างยิ่งดังนั้นฉันจึงไม่ต้องกังวลมากเกินไป ฉันเพิ่งเจอสมการการประมาณทั่วไป (GEE) และดูเหมือนว่าพวกเขาจะมีความยืดหยุ่นมากกว่ารุ่น ME เมื่อมีความเสี่ยงในการถามคำถามทั่วไปมีคำแนะนำใดที่เหมาะกับภารกิจที่แตกต่างกันหรือไม่? ฉันเคยเห็นเอกสารเปรียบเทียบพวกเขาและพวกเขามีแนวโน้มที่จะเป็นของแบบฟอร์ม: "ในพื้นที่ที่มีความเชี่ยวชาญสูงนี้อย่าใช้ GEEs สำหรับ X อย่าใช้รุ่น ME สำหรับ Y" ฉันไม่พบคำแนะนำทั่วไปอีกแล้ว มีใครสอนฉันได้ไหม ขอขอบคุณ!

63 mixed-model  gee 

ฉันใช้ lme4 ใน R เพื่อให้พอดีกับโมเดลผสม lmer(value~status+(1|experiment))) โดยที่ค่านั้นต่อเนื่องสถานะและการทดลองเป็นปัจจัยและฉันได้รับ Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548 5.911 19.1 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. experiment (Intercept) 0.065526 0.25598 Residual 0.053029 0.23028 Number of obs: 264, groups: experiment, …

56 r  hypothesis-testing  mixed-model  p-value  lme4-nlme 

ฉันเคยคิดว่า "แบบจำลองเอฟเฟกต์แบบสุ่ม" ในเศรษฐมิติสอดคล้องกับ "โมเดลผสมกับการสกัดกั้นแบบสุ่ม" นอกเศรษฐมิติ แต่ตอนนี้ฉันไม่แน่ใจ ทำมัน? เศรษฐมิติใช้คำเช่น "เอฟเฟ็กต์คงที่" และ "เอฟเฟ็กต์แบบสุ่ม" ค่อนข้างแตกต่างจากวรรณกรรมในโมเดลผสมและสิ่งนี้ทำให้เกิดความสับสนฉาวโฉ่ ให้เราพิจารณาสถานการณ์ง่าย ๆ ที่เชิงเส้นขึ้นอยู่กับแต่ด้วยการสกัดกั้นที่แตกต่างกันในการวัดกลุ่มต่างๆ:yYyxxx yit=βxit+ui+ϵit.Yผมเสื้อ=βxผมเสื้อ+ยูผม+εผมเสื้อ.y_{it} = \beta x_{it} + u_i + \epsilon_{it}. นี่แต่ละหน่วย / กลุ่มเป็นที่สังเกตที่แตกต่างกัน timepoints ทีนักเศรษฐศาสตร์เรียกมันว่า "ข้อมูลแผง"iผมitเสื้อt ในคำศัพท์แบบผสมเราสามารถถือว่าเป็นเอฟเฟกต์คงที่หรือเป็นเอฟเฟกต์แบบสุ่ม (ในกรณีนี้คือการสกัดกั้นแบบสุ่ม) การดำเนินการตามที่ได้รับการแก้ไขหมายถึงการติดตั้งและเพื่อลดข้อผิดพลาดกำลังสอง (เช่นการเรียกใช้ OLS regression พร้อมกับตัวแปรกลุ่มจำลอง) การปฏิบัติเป็นแบบสุ่มหมายความว่าเรายังสมมติว่าและใช้โอกาสสูงสุดเพื่อให้พอดีกับและแทนการปรับแต่ละด้วยตนเอง นี้นำไปสู่ผล "บางส่วนร่วมกัน" ซึ่งประมาณการได้รับการหดตัวที่มีต่อค่าเฉลี่ยของพวกเขาu_0เบต้าuiยูผมu_iUฉันU ฉัน ~ N ( U 0 , σ 2 U …

56 mixed-model  econometrics  panel-data  lme4-nlme  plm 

เมื่อไม่นานมานี้ฉันได้วัดความหมายของคำศัพท์ใหม่ผ่านการสัมผัสซ้ำ ๆ (การปฏิบัติ: วันที่ 1 ถึงวันที่ 10) โดยการวัด ERP (EEG) เมื่อดูคำศัพท์ในบริบทที่แตกต่างกัน ฉันยังควบคุมคุณสมบัติของบริบทเช่นมีประโยชน์สำหรับการค้นหาความหมายคำใหม่ (สูงกับต่ำ) ฉันสนใจผลของการฝึกซ้อมเป็นพิเศษ (วัน) เนื่องจากการบันทึก ERP แต่ละครั้งมีเสียงดังค่าส่วนประกอบของ ERP จะได้รับโดยเฉลี่ยจากการทดลองตามเงื่อนไขเฉพาะ ด้วยlmerฟังก์ชั่นฉันใช้สูตรต่อไปนี้: lmer(ERPindex ~ practice*context + (1|participants), data=base) และ lmer(ERPindex ~ practice*context + (1+practice|participants), data=base) ฉันยังได้เห็นผลเทียบเท่าแบบสุ่มต่อไปนี้ในวรรณคดี: lmer(ERPindex ~ practice*context + (practice|participants) + (practice|participants:context), data=base) อะไรคือความสำเร็จโดยใช้ปัจจัยสุ่มของรูปแบบparticipants:context? มีแหล่งข้อมูลที่ดีที่จะอนุญาตให้ใครบางคนที่มีความรู้คร่าวๆของพีชคณิตเมทริกซ์เข้าใจอย่างแม่นยำว่าปัจจัยแบบสุ่มทำอะไรในโมเดลเชิงเส้นผสมและพวกเขาควรเลือกอย่างไร?

55 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

ฉันสงสัยว่ามันจะสร้างความแตกต่างในการตีความไม่ว่าจะเป็นเพียงขึ้นอยู่กับทั้งขึ้นอยู่กับและเป็นอิสระหรือตัวแปรอิสระเท่านั้นที่ถูกเปลี่ยนเข้าสู่ระบบ พิจารณากรณีของ log(DV) = Intercept + B1*IV + Error ฉันสามารถตีความ IV เป็นเปอร์เซ็นต์เพิ่มขึ้น แต่จะเปลี่ยนแปลงได้อย่างไรเมื่อฉันมี log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error หรือเมื่อฉันมี DV = Intercept + B1*log(IV) + Error ?

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

แก้ไข 2: ตอนแรกฉันคิดว่าฉันต้องใช้ ANOVA สองปัจจัยพร้อมมาตรการซ้ำ ๆ บนปัจจัยเดียว แต่ตอนนี้ฉันคิดว่าโมเดลเชิงเส้นผสมเอฟเฟกต์จะทำงานได้ดีขึ้นสำหรับข้อมูลของฉัน ฉันคิดว่าฉันเกือบจะรู้ว่าต้องเกิดอะไรขึ้น แต่ฉันก็ยังสับสนอยู่บ้าง การทดลองที่ฉันต้องวิเคราะห์มีลักษณะเช่นนี้: อาสาสมัครถูกกำหนดให้กับหนึ่งในหลายกลุ่มการรักษา การวัดแต่ละเรื่องถูกถ่ายในหลายวัน ดังนั้น: ผู้ทดลองถูกทำซ้อนในการรักษา รักษาข้ามกับวัน (แต่ละวิชาได้รับมอบหมายให้ทำการรักษาเพียงครั้งเดียวเท่านั้นและจะทำการวัดในแต่ละเรื่องในแต่ละวัน) ชุดข้อมูลของฉันมีข้อมูลต่อไปนี้: Subject = ปัจจัยการปิดกั้น (ปัจจัยสุ่ม) Day = ภายในหัวเรื่องหรือปัจจัยการวัดซ้ำ (ปัจจัยคงที่) การรักษา = ระหว่างปัจจัยเรื่อง (ปัจจัยคงที่) Obs = ตัวแปร (ขึ้นอยู่กับ) ที่วัดได้ อัปเดต ตกลงฉันเลยไปคุยกับนักสถิติ แต่เขาเป็นผู้ใช้ SAS เขาคิดว่าแบบจำลองควรเป็น: การรักษา + วัน + วิชา (การรักษา) + วัน * วิชา …

41 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

ฉันได้คำนวณ AIC และ AICc เพื่อเปรียบเทียบโมเดลเชิงเส้นผสมสองแบบทั่วไป AICs เป็นค่าบวกกับรุ่น 1 ที่มี AIC ต่ำกว่ารุ่น 2 อย่างไรก็ตามค่าสำหรับ AICc นั้นเป็นค่าลบทั้งคู่ (รุ่น 1 ยังคงเป็น <รุ่น 2) การใช้และเปรียบเทียบค่า AICc เชิงลบใช้ได้หรือไม่

39 mixed-model  model-selection  aic 

ฉันต้องการรับช่วงการทำนายรอบการทำนายจากโมเดล lmer () ฉันได้พบการสนทนาเกี่ยวกับเรื่องนี้: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq แต่ดูเหมือนว่าพวกเขาจะไม่คำนึงถึงความไม่แน่นอนของเอฟเฟกต์แบบสุ่ม นี่คือตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจง ฉันแข่งปลาทอง ฉันมีข้อมูลในการแข่ง 100 ครั้งที่ผ่านมา ฉันต้องการที่จะคาดการณ์ลำดับที่ 101 โดยคำนึงถึงความไม่แน่นอนของการประมาณการ RE ของฉันและการประมาณ FE ฉันรวมถึงการสกัดกั้นแบบสุ่มสำหรับปลา (มี 10 ปลาที่แตกต่างกัน) และผลคงที่สำหรับน้ำหนัก (ปลาที่หนักน้อยกว่านั้นเร็วกว่า) library("lme4") fish <- as.factor(rep(letters[1:10], each=100)) race <- as.factor(rep(900:999, 10)) oz <- round(1 + rnorm(1000)/10, 3) sec <- 9 + rep(1:10, rep(100,10))/10 + oz + rnorm(1000)/10 fishDat …

37 r  mixed-model  prediction  prediction-interval  lme4-nlme