คำถามติดแท็ก random-effects-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 

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 

ฉันพยายามขยายความรู้ด้านสถิติ ฉันมาจากพื้นหลังวิทยาศาสตร์กายภาพด้วย "สูตรตาม" วิธีการทดสอบทางสถิติที่เราบอกว่ามันเป็นอย่างต่อเนื่องมันกระจายตามปกติ - OLS ถดถอย ในการอ่านของฉันฉันได้เจอคำศัพท์: แบบจำลองลักษณะพิเศษแบบจำลองลักษณะพิเศษแบบคงที่แบบจำลองระยะขอบ คำถามของฉันคือ: ในแง่ง่ายมากพวกเขาคืออะไร ความแตกต่างระหว่างพวกเขาคืออะไร? มีความหมายเหมือนกันบ้างไหม? การทดสอบแบบดั้งเดิมเช่นการถดถอยแบบ OLS, ANOVA และ ANCOVA อยู่ในประเภทใด เพียงแค่พยายามตัดสินใจว่าจะไปเรียนต่อที่ไหนด้วยตนเอง

49 random-effects-model  fixed-effects-model  marginal 

ฉันกำลังใช้แพคเกจ R lme4 ฉันกำลังใช้โมเดลเอฟเฟกต์แบบผสมเชิงเส้นที่มีเอฟเฟกต์แบบสุ่ม: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3 <- lmer(r1 ~ p1 + p2 + (1 | site), data = …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

ฉันพยายามเข้าใจว่าควรใช้เอฟเฟกต์แบบสุ่มเมื่อใดและไม่จำเป็น ฉันถูกบอกแล้วว่ากฎง่ายๆคือถ้าคุณมี 4 คนขึ้นไป / กลุ่มที่ฉันทำ (15 ตัวมูซแต่ละตัว) กวางมูซเหล่านี้บางส่วนถูกทดลองใน 2 หรือ 3 ครั้งรวมเป็น 29 การทดลอง ฉันต้องการที่จะรู้ว่าพวกเขาทำงานแตกต่างกันเมื่อพวกเขาอยู่ในภูมิทัศน์ที่มีความเสี่ยงสูงกว่าไม่ ดังนั้นฉันคิดว่าฉันจะตั้งค่าบุคคลเป็นผลสุ่ม อย่างไรก็ตามตอนนี้ฉันถูกบอกว่าไม่จำเป็นต้องรวมบุคคลนั้นเป็นเอฟเฟกต์แบบสุ่มเพราะไม่มีการตอบสนองที่หลากหลาย สิ่งที่ฉันไม่สามารถหาได้คือวิธีการทดสอบว่ามีอะไรบางอย่างที่เป็นจริงเมื่อทำการตั้งค่าบุคคลให้เป็นเอฟเฟกต์แบบสุ่ม อาจเป็นคำถามเริ่มต้น: การทดสอบ / การวินิจฉัยใดที่ฉันสามารถทำได้เพื่อแยกแยะว่าปัจเจกบุคคลเป็นตัวแปรอธิบายที่ดีหรือไม่และควรเป็นผลคงที่ - แปลง qq หรือไม่ histograms? แผนการกระจาย? และสิ่งที่ฉันจะมองหาในรูปแบบเหล่านั้น ฉันวิ่งโมเดลโดยที่แต่ละคนเป็นเอฟเฟกต์แบบสุ่มและไม่มี แต่ฉันอ่านhttp://glmm.wikidot.com/faqโดยที่พวกเขาระบุว่า: อย่าเปรียบเทียบโมเดล lmer กับ lm ที่เหมาะสมหรือ glmer / glm; บันทึกความน่าจะเป็นไม่ได้เป็นไปตามความเหมาะสม (กล่าวคือมีเงื่อนไขเพิ่มเติมต่างกัน) และที่นี่ฉันถือว่านี่หมายความว่าคุณไม่สามารถเปรียบเทียบระหว่างแบบจำลองที่มีเอฟเฟกต์แบบสุ่มหรือแบบไม่มี แต่ฉันไม่รู้ว่าควรเปรียบเทียบอะไรกันแน่ ในโมเดลของฉันที่มีเอฟเฟกต์แบบสุ่มฉันก็พยายามที่จะดูผลลัพธ์เพื่อดูว่าหลักฐานหรือนัยสำคัญชนิดใดที่ RE มี lmer(Velocity ~ D.CPC.min …

34 mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

บริบท : ลองนึกภาพคุณมีการศึกษาระยะยาวซึ่งวัดตัวแปรตาม (DV) สัปดาห์ละครั้งเป็นเวลา 20 สัปดาห์สำหรับผู้เข้าร่วม 200 คน ถึงแม้ว่าฉันจะสนใจ DV ทั่วไป แต่ฉันคิดว่ารวมถึงการทำงานตามการจ้างงานหรือมาตรการความเป็นอยู่ที่หลากหลายหลังจากการแทรกแซงทางจิตวิทยาคลินิก ฉันรู้ว่าการสร้างแบบจำลองหลายระดับสามารถใช้เป็นแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างเวลาและ DV นอกจากนี้คุณยังสามารถอนุญาตค่าสัมประสิทธิ์ (เช่นการสกัดกั้นความลาดชัน ฯลฯ ) เพื่อเปลี่ยนแปลงระหว่างบุคคลและประเมินค่าเฉพาะสำหรับผู้เข้าร่วม แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเมื่อตรวจสอบข้อมูลด้วยสายตาคุณจะพบว่าความสัมพันธ์ระหว่างเวลากับ DV นั้นเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งต่อไปนี้: แตกต่างกันในรูปแบบการใช้งาน (อาจมีบางแบบเป็นแบบเส้นตรงและแบบอื่นอาจมีเลขยกกำลังหรือบางแบบอาจมีความไม่ต่อเนื่อง) แตกต่างกันในความแปรปรวนข้อผิดพลาด (บุคคลบางคนมีความผันผวนจากจุดหนึ่งไปยังอีกครั้ง) คำถาม : อะไรจะเป็นวิธีที่ดีในการเข้าถึงแบบจำลองข้อมูลเช่นนี้ โดยเฉพาะวิธีการใดที่ใช้ระบุความสัมพันธ์ประเภทต่าง ๆ ได้ดีและจัดประเภทบุคคลตามประเภทของพวกเขา มีการใช้งานอะไรบ้างใน R สำหรับการวิเคราะห์เช่นนี้? มีการอ้างอิงใด ๆ เกี่ยวกับวิธีการทำเช่นนี้: ตำราหรือแอปพลิเคชันจริง?

32 repeated-measures  random-effects-model  latent-class 

ในโมเดลหลายระดับสิ่งที่เกี่ยวข้องกับการตีความและการตีความของการประมาณค่ากับความสัมพันธ์ของผลกระทบแบบสุ่มที่ไม่ประมาณค่าคืออะไร เหตุผลในทางปฏิบัติสำหรับการถามสิ่งนี้คือในกรอบ lmer ใน R ไม่มีวิธีการดำเนินการสำหรับการประเมินค่า p ผ่านเทคนิค MCMC เมื่อมีการประมาณการในรูปแบบของความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์ ตัวอย่างเช่นเมื่อดูตัวอย่างนี้ (ส่วนที่ยกมาด้านล่าง) อะไรคือความหมายเชิงปฏิบัติของ M2 กับ M3 เห็นได้ชัดว่าในกรณีหนึ่ง P5 จะไม่ถูกประมาณและอีกอันจะเป็นเช่นนั้น คำถาม ด้วยเหตุผลเชิงปฏิบัติ (ความปรารถนาที่จะได้รับค่า p ผ่านเทคนิค MCMC) เราอาจต้องการแบบจำลองที่ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างเอฟเฟกต์แบบสุ่มแม้ว่า P5 นั้นจะไม่ใช่ศูนย์ก็ตาม หากมีสิ่งนี้แล้วประมาณค่า p ผ่านเทคนิค MCMC ผลลัพธ์ที่ตีความได้คืออะไร? (ฉันรู้ @ Ben Bolker ได้กล่าวถึงก่อนหน้านี้ว่า"การรวมการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญกับ MCMC เป็นไม่ต่อเนื่องกันนิด ๆ หน่อย ๆ สถิติแม้ว่าผมเข้าใจกระตุ้นที่จะทำเช่นนั้น (รับช่วงความเชื่อมั่นเป็นที่ค้ำเพิ่มเติม)"ดังนั้นถ้ามันจะทำให้คุณนอนหลับดีขึ้น ในตอนกลางคืนแกล้งทำเป็นว่าฉันมั่นใจช่วงเวลา) หากไม่สามารถประมาณ P5 นั่นคือสิ่งเดียวกันกับที่ยืนยันว่าเป็น 0 …

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

ฉันพบมากบนอินเทอร์เน็ตเกี่ยวกับการตีความแบบสุ่มและแบบคงที่ อย่างไรก็ตามฉันไม่สามารถดึงแหล่งที่มาได้ดังต่อไปนี้: ความแตกต่างทางคณิตศาสตร์ระหว่างแบบสุ่มและแบบคงที่คืออะไร โดยที่ฉันหมายถึงสูตรทางคณิตศาสตร์ของแบบจำลองและวิธีการประมาณค่าพารามิเตอร์

26 mathematical-statistics  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model 

ปิด. คำถามนี้เป็นคำถามปิดหัวข้อ ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามดังนั้นจึงเป็นหัวข้อสำหรับการตรวจสอบข้าม ปิดให้บริการใน6 เดือนที่ผ่านมา ฉันทำงานในแพ็คเกจ R nlmeและlme4พยายามระบุรุ่นที่มีเอฟเฟกต์แบบสุ่มหลายอัน ฉันพบว่ามีเพียงnlmeเท่านั้นที่อนุญาตให้ระบุโครงสร้างที่แตกต่างกันของความแปรปรวน ดังนั้นฉันได้แบบจำลองโดยที่อุณหภูมิ (Y) ขึ้นอยู่กับเวลา (เป็นชั่วโมง) การสกัดกั้นจะแตกต่างกันตามวันที่และปีและความแปรปรวนก็แตกต่างกันไปตามปี: fit1 <- lme(Y ~ time, random=~1|year/date, data=X, weights=varIdent(form=~1|year)) อย่างไรก็ตามหากฉันต้องการเพิ่มคำแบบสุ่มอื่น (เวลาแปรผันตามวันที่) และระบุรูปแบบดังนี้: fit2 <- lme(Y ~ time, random=list(~1|year, ~time-1|date, ~1|date), data=X, weights=varIdent(form=~1|year)) เอฟเฟกต์แบบสุ่มซ้อนกันใน: วันที่ในปี; แล้ววันที่ในวันที่และในปี ฉันก็ลอง one <- rep(1, length(Y)) fit3 <- lme(Y ~ time, …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

ฉันมีปัญหาในการใช้ประโยชน์จากการติดฉลากแบบจำลองด้วยเหตุผลแบบสุ่มด้วยเหตุผลบางประการ สำหรับฉันดูเหมือนว่าในเกือบทุกกรณีทางออกที่ดีที่สุดคือการรักษาปัจจัยทั้งหมดตามที่ได้รับการแก้ไข ครั้งแรกความแตกต่างของการจับคู่เทียบกับการสุ่มค่อนข้างสุ่ม คำอธิบายมาตรฐานคือหากมีใครสนใจในหน่วยทดลองเฉพาะต่อหนึ่งคนก็ควรใช้เอฟเฟกต์คงที่และหากใครสนใจประชากรที่เป็นตัวแทนของหน่วยทดลองก็ควรใช้เอฟเฟกต์แบบสุ่ม สิ่งนี้ไม่ได้ช่วยอะไรมากเพราะมันบอกเป็นนัย ๆ ว่าสามารถสลับกันระหว่างมุมมองแบบคงที่และแบบสุ่มแม้ว่าข้อมูลและการออกแบบการทดลองยังคงเหมือนเดิม นอกจากนี้คำจำกัดความนี้ส่งเสริมภาพลวงตาว่าหากปัจจัยถูกระบุว่าเป็นแบบสุ่มการอนุมานที่ดึงมาจากตัวแบบนั้นมีความเหมาะสมกับประชากรมากกว่าในกรณีที่ตัวประกอบถูกระบุว่าเป็นแบบคงที่ ในที่สุดGelman แสดงให้เห็นว่าความแตกต่างแบบสุ่มคงที่ทำให้เกิดความสับสน แม้ในระดับคำจำกัดความเนื่องจากมีคำจำกัดความเพิ่มเติมอีกสี่คำของเอฟเฟกต์แบบคงที่และแบบสุ่ม ประการที่สองการประมาณค่าของตัวแบบผสมค่อนข้างซับซ้อน ซึ่งแตกต่างจากโมเดล "คงที่หมดจด" มีมากกว่าสองสามวิธีในการรับค่า p ศาสตราจารย์ Prof. Bates ที่ใช้การประมาณค่า REML ในแพ็คเกจ lme4 ใน R ไปไกลจนปฏิเสธที่จะรายงานค่า p ทั้งหมด . ประการที่สามมีปัญหาที่มืดของจำนวนพารามิเตอร์โดยนัยที่นำมาใช้โดยปัจจัยสุ่ม ตัวอย่างต่อไปนี้คือการปรับตัวของฉันที่อยู่ในอัม & Anderson, รุ่นการคัดเลือกและมีหลายรุ่นอนุมาน: วิธีการข้อมูลตามทฤษฎีปฏิบัติ จากมุมมองการแลกเปลี่ยนความแปรปรวนแบบอคติบทบาทของเอฟเฟกต์แบบสุ่มสามารถแสดงได้ดังนี้ พิจารณาการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวกับรีทเม้นต์และKปัจจัยหลักซึ่งK - 1สามารถประมาณได้ คำผิดพลาดมีN ( 0 , σ 2 )เพิ่มขึ้น สมมติว่าเราบอกว่าKผลกระทบหลักมาจากN (KKKKKKK−1K−1K - 1N(0,σ2)N(0,σ2)\mathcal …

24 model-selection  random-effects-model  aic  fixed-effects-model  mixed-model 

ฉันไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าคำถามนี้สมเหตุสมผลดี แต่ฉันคิดว่าฉันเห็นชื่อหนังสือสองเล่มที่พวกเขาเสนอป่าสุ่มโดยมีเอฟเฟกต์แบบสุ่ม เป็นไปได้ใน R?

22 r  random-forest  random-effects-model 

หลังจากทำการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ฉันต้องการฉายเวกเตอร์ใหม่ลงบนพื้นที่ PCA (เช่นค้นหาพิกัดในระบบพิกัด PCA) ผมได้คำนวณ PCA ในภาษา R prcompโดยใช้ ตอนนี้ฉันควรคูณเวกเตอร์ของฉันด้วยเมทริกซ์การหมุน PCA ควรจัดองค์ประกอบหลักในเมทริกซ์นี้เป็นแถวหรือคอลัมน์?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

โดยพื้นฐานสิ่งที่ฉันสงสัยว่าโครงสร้างความแปรปรวนร่วมนั้นมีการบังคับใช้แตกต่างกันอย่างไรและวิธีคำนวณค่าภายในเมทริกซ์เหล่านี้อย่างไร ฟังก์ชั่นเช่น lme () ช่วยให้เราสามารถเลือกโครงสร้างที่เราต้องการได้ แต่ฉันชอบที่จะรู้ว่ามันเป็นอย่างไร พิจารณาผลกระทบเชิงเส้นผสมรุ่นYY= Xβ+ Zคุณ+ ϵY=Xβ+Zยู+εY=X\beta+Zu+\epsilon ที่ไหนและR) นอกจากนี้:ϵ d ∼ N ( 0 , R )คุณ∼dยังไม่มีข้อความ( 0 , D )ยู~dยังไม่มีข้อความ(0,D)u \stackrel{d}{\sim} N(0,D)ϵ ∼dยังไม่มีข้อความ( 0 , R )ε~dยังไม่มีข้อความ(0,R)\epsilon \stackrel{d}{\sim} N(0,R) VR ( Y| X, Z, β, u ) = RVaR(Y|X,Z,β,ยู)=RVar(Y|X,Z,\beta,u)=R VR ( Y| X, β) = Z'D …

19 mixed-model  random-effects-model  covariance  covariance-matrix 

ฉันเข้าใจว่าเราใช้แบบจำลองเอฟเฟกต์แบบสุ่ม (หรือเอ็ฟเฟ็กต์แบบผสม) เมื่อเราเชื่อว่าพารามิเตอร์โมเดลบางตัวมีการสุ่มแตกต่างกันตามปัจจัยการจัดกลุ่ม ฉันมีความปรารถนาที่จะสร้างแบบจำลองที่การตอบสนองได้รับการทำให้เป็นมาตรฐานและเป็นศูนย์กลาง (ไม่สมบูรณ์แบบ แต่ใกล้เคียงกันมาก) กับปัจจัยการจัดกลุ่ม แต่ตัวแปรอิสระxไม่ได้ถูกปรับในทางใดทางหนึ่ง สิ่งนี้นำฉันไปสู่การทดสอบต่อไปนี้ (โดยใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้น ) เพื่อให้แน่ใจว่าฉันจะพบผลกระทบที่ฉันกำลังมองหาถ้ามันมีอยู่จริง ฉันใช้โมเดลเอฟเฟ็กต์แบบผสมหนึ่งแบบโดยมีการสกัดแบบสุ่ม (ข้ามกลุ่มที่กำหนดโดยf) และแบบจำลองเอฟเฟกต์คงที่ที่สองโดยใช้ปัจจัย f เป็นตัวทำนายผลคงที่ ฉันใช้แพ็คเกจ R lmerสำหรับโมเดลเอฟเฟกต์ผสมและฟังก์ชั่นพื้นฐานlm()สำหรับโมเดลเอฟเฟกต์คงที่ ต่อไปนี้เป็นข้อมูลและผลลัพธ์ โปรดสังเกตว่าyโดยไม่คำนึงถึงกลุ่มจะมีค่าประมาณ 0 และxแตกต่างกันไปyตามกลุ่ม แต่จะแตกต่างกันมากในกลุ่มมากกว่าy > data y x f 1 -0.5 2 1 2 0.0 3 1 3 0.5 4 1 4 -0.6 -4 2 5 0.0 -3 2 …

18 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme  intraclass-correlation