Model campuran (alias multilevel atau hierarki) adalah model linier yang mencakup efek tetap dan efek acak. Mereka digunakan untuk memodelkan data longitudinal atau bersarang.
Dalam istilah sederhana, bagaimana Anda menjelaskan (mungkin dengan contoh sederhana) perbedaan antara model efek tetap, efek acak dan campuran?
Ada banyak diskusi yang terjadi di forum ini tentang cara yang tepat untuk menentukan berbagai model hirarkis yang digunakan lmer. Saya pikir akan bagus jika memiliki semua informasi di satu tempat. Beberapa pertanyaan untuk memulai: Bagaimana cara menentukan beberapa level, di mana satu...
Inilah cara saya memahami efek acak bersarang vs. bersilangan: Efek acak bersarang terjadi ketika faktor level yang lebih rendah hanya muncul dalam level tertentu dari faktor level atas. Misalnya, siswa dalam kelas pada titik waktu tertentu. Dalam lme4saya pikir kami mewakili efek acak untuk...
Jika kita memasang glmer, kita mungkin mendapat peringatan yang memberitahu kita bahwa model tersebut mengalami kesulitan untuk berkumpul ... misalnya >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462...
Saya muat beberapa model efek campuran (terutama model longitudinal) menggunakan lme4di Rtetapi ingin benar-benar menguasai model dan kode yang terjadi dengan mereka. Namun, sebelum menyelam dengan kedua kaki (dan membeli beberapa buku) saya ingin memastikan bahwa saya belajar perpustakaan yang...
Saya telah membaca dalam abstrak makalah ini bahwa: "Prosedur kemungkinan maksimum (ML) dari Hartley aud Rao dimodifikasi dengan mengadaptasi transformasi dari Patterson dan Thompson yang membagi kemungkinan membuat normalitas menjadi dua bagian, satu bebas dari efek tetap. Memaksimalkan bagian...
Perhatikan tiga fenomena berikut. Paradoks Stein: diberikan beberapa data dari distribusi normal multivariat dalam Rn,n≥3Rn,n≥3\mathbb R^n, \: n\ge 3 , rata-rata sampel bukan penaksir yang sangat baik dari rata-rata sebenarnya. Seseorang dapat memperoleh estimasi dengan kesalahan kuadrat...
Saya cukup senang menggunakan model efek campuran untuk sementara waktu sekarang dengan data longitudinal. Saya berharap saya dapat menyesuaikan hubungan AR dengan Lmer (saya pikir saya benar bahwa saya tidak bisa melakukan ini?) Tapi saya tidak berpikir itu sangat penting sehingga saya tidak...
Saya menggunakan lme4 dalam R agar sesuai dengan model campuran lmer(value~status+(1|experiment))) di mana nilai kontinu, status dan percobaan adalah faktor, dan saya dapatkan Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98...
Baru-baru ini saya mengukur bagaimana arti kata baru diperoleh dari eksposur berulang (praktek: hari 1 hingga hari 10) dengan mengukur ERP (EEG) ketika kata itu dilihat dalam konteks yang berbeda. Saya juga mengendalikan sifat-sifat konteks, misalnya, kegunaannya untuk penemuan makna kata baru...
Saya bertanya-tanya apakah itu membuat perbedaan dalam interpretasi apakah hanya dependen, baik dependen dan independen, atau hanya variabel independen yang ditransformasikan log. Pertimbangkan kasus log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Saya bisa menafsirkan IV sebagai peningkatan persen tetapi...
EDIT 2: Awalnya saya pikir saya perlu menjalankan ANOVA dua faktor dengan tindakan berulang pada satu faktor, tapi saya sekarang berpikir model efek campuran linear akan bekerja lebih baik untuk data saya. Saya pikir saya hampir tahu apa yang perlu terjadi, tetapi saya masih bingung dengan beberapa...
Saya telah menghitung AIC dan AICc untuk membandingkan dua model campuran linier umum; AIC positif dengan model 1 memiliki AIC lebih rendah daripada model 2. Namun, nilai untuk AICc keduanya negatif (model 1 masih <model 2). Apakah valid untuk menggunakan dan membandingkan nilai AICc...
Saya saat ini menggunakan paket R lme4 . Saya menggunakan model efek campuran linier dengan efek acak: 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 <-...
Saya ingin mendapatkan interval prediksi sekitar prediksi dari model lmer (). Saya telah menemukan beberapa diskusi tentang ini: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq tetapi mereka tampaknya tidak memperhitungkan...
Dalam kondisi apa seseorang harus mempertimbangkan untuk menggunakan analisis bertingkat / hierarkis yang bertentangan dengan analisis yang lebih mendasar / tradisional (misalnya, ANOVA, regresi OLS, dll.)? Apakah ada situasi di mana ini dapat dianggap wajib? Apakah ada situasi di mana menggunakan...
Effectspaket menyediakan cara yang sangat cepat dan mudah untuk memplot hasil model efek campuran linier yang diperoleh melalui lme4paket . The effectinterval fungsi menghitung kepercayaan (CI) sangat cepat, tapi bagaimana dapat dipercaya adalah interval keyakinan ini? Sebagai
Baru-baru ini saya menyadari bahwa model campuran dengan subjek hanya sebagai faktor acak dan faktor-faktor lain sebagai faktor tetap setara dengan ANOVA ketika menetapkan struktur korelasional dari model campuran ke senyawa simetri. Oleh karena itu saya ingin tahu apa arti dari simetri majemuk...
Saya mencoba memahami kapan harus menggunakan efek acak dan kapan itu tidak perlu. Ive diberitahu aturan praktis adalah jika Anda memiliki 4 grup atau lebih yang saya lakukan (15 moose individu). Beberapa dari mereka rusa percobaan pada 2 atau 3 kali untuk total 29 percobaan. Saya ingin tahu apakah...
Saya memiliki data yang dikumpulkan dari percobaan yang diselenggarakan sebagai berikut: Dua situs, masing-masing dengan 30 pohon. 15 dirawat, 15 kontrol di setiap situs. Dari setiap pohon, kami mengambil sampel tiga potong batang, dan tiga potong akar, sehingga 6 tingkat 1 sampel per pohon yang...