Apa strategi yang tepat untuk memutuskan model mana yang akan digunakan dengan data jumlah? Saya telah menghitung data yang saya perlu model sebagai model bertingkat dan direkomendasikan kepada saya (di situs ini) bahwa cara terbaik untuk melakukannya adalah melalui bug atau MCMCglmm. Namun saya...
Rumus model dalam R seperti y ~ x + a*b + c:d didasarkan pada apa yang disebut notasi Wilkinson : Wilkinson dan Rogers 1973, Deskripsi Simbolik Model Faktorial untuk Analisis Varians . Makalah ini tidak membahas notasi untuk model campuran (yang mungkin belum ada saat itu). Jadi di mana formula...
Dengan variabel yang diprediksi (P), efek acak (R) dan efek tetap (F), orang dapat memuat dua * model efek campuran ( sintaks lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) Seperti yang saya pahami, model kedua adalah model yang memungkinkan efek tetap bervariasi di seluruh level...
Saya punya pertanyaan tentang teknik bootstrap yang tepat untuk digunakan dengan data di mana pengelompokan yang kuat hadir. Saya telah ditugaskan untuk mengevaluasi model prediksi efek campuran multivariat pada data klaim asuransi dengan mencetak model baseline saat ini pada data klaim yang lebih...
Pertimbangkan model linier sederhana: yy = X ′ ββ + ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon dimana ϵ i ∼ i . i . d .N ( 0 , σ 2 )ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) dan X ∈ R n × pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} , p ≥ 2p≥2p\geq2 dan XXX berisi kolom...
Pertanyaan saya adalah: Apakah model linier umum (GLM) dijamin untuk konvergen ke global maksimum? Jika demikian, mengapa? Lebih lanjut, kendala apa yang ada pada fungsi tautan untuk memastikan kecemburuan? Pemahaman saya tentang GLM adalah bahwa mereka memaksimalkan fungsi kemungkinan sangat...
Berbagai deskripsi tentang pemilihan model pada efek acak dari Linear Mixed Models memerintahkan untuk menggunakan REML. Saya tahu perbedaan antara REML dan ML pada tingkat tertentu, tetapi saya tidak mengerti mengapa REML harus digunakan karena ML bias. Misalnya, apakah salah menjalankan LRT pada...
Sebagaimana dijelaskan dalam handout kursus ini (halaman 1) , model linear dapat ditulis dalam bentuk: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, di mana yyy adalah variabel respon dan xixix_{i} adalah variabel penjelas ithithi^{th}...
Saya memiliki model linier klasik, dengan 5 kemungkinan regresi. Mereka tidak berkorelasi satu sama lain, dan memiliki korelasi yang cukup rendah dengan respons. Saya telah sampai pada model di mana 3 dari regressor memiliki koefisien signifikan untuk statistik t mereka (p <0,05). Menambahkan...
Katakanlah kita punya model mod <- Y ~ X*Condition + (X*Condition|subject) # Y = logit variable # X = continuous variable # Condition = values A and B, dummy coded; the design is repeated # so all participants go through both Conditions # subject = random effects for different subjects...
Dalam praktiknya, menggunakan uji-T standar untuk memeriksa signifikansi koefisien regresi linier adalah praktik umum. Mekanisme perhitungannya masuk akal bagi saya. Mengapa distribusi-T dapat digunakan untuk memodelkan statistik uji standar yang digunakan dalam pengujian hipotesis regresi linier?...
Saya mengalami kesulitan memahami hasil lmer()model saya . Ini adalah model sederhana dari variabel hasil (Dukungan) dengan berbagai penyadapan Negara / efek acak Negara: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Hasilnya summary(mlm1)adalah: Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 |...
Saya masih cukup baru untuk model linier umum, dan saya berjuang dengan banyak notasi di sebagian besar teks GLM yang saya ambil. Apakah ada buku GLM yang sangat populer yang cocok untuk
Apa model nol dalam regresi dan apa hubungan antara model nol dan hipotesis nol? Untuk pemahaman saya, apakah itu berarti Menggunakan "rata-rata variabel respons" untuk memprediksi variabel respons kontinu? Menggunakan "distribusi label" dalam memprediksi variabel respons diskrit? Jika itu...
Saya selalu kesulitan menjelaskan teknik statistik kepada audiens tanpa latar belakang statistik. Jika saya ingin menjelaskan apa itu GLM untuk audiens seperti itu (tanpa membuang jargon statistik), apa yang akan menjadi cara terbaik atau paling efektif? Saya biasanya menjelaskan GLM dengan tiga...
Perkiraan perhitungan Bayesian adalah teknik yang sangat keren untuk pemasangan pada dasarnya setiap model stokastik, yang ditujukan untuk model-model di mana kemungkinannya tidak dapat diterapkan (katakanlah, Anda dapat mengambil sampel dari model jika Anda memperbaiki parameter tetapi Anda tidak...
Saya tahu bahwa residual Pearson terstandarisasi diperoleh dengan cara probabilistik tradisional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} dan Deviance Residuals diperoleh melalui cara yang lebih statistik (kontribusi setiap titik terhadap...
Saya telah menggunakan MCMCglmmpaket baru-baru ini. Saya bingung dengan apa yang disebut dalam dokumentasi sebagai struktur-R dan struktur-G. Ini tampaknya berhubungan dengan efek acak - khususnya menentukan parameter untuk distribusi sebelumnya, tetapi diskusi dalam dokumentasi tampaknya...
Saya punya satu set data yang terdiri dari serangkaian jumlah kasus "patah tongkat" bulanan dari beberapa situs. Saya mencoba mendapatkan taksiran ringkasan tunggal dari dua teknik berbeda: Teknik 1: Pasang "tongkat patah" dengan Poisson GLM dengan variabel indikator 0/1, dan menggunakan variabel...
Dalam model linier kita perlu memeriksa apakah ada hubungan antara variabel penjelas. Jika mereka berkorelasi terlalu banyak maka ada collinearity (yaitu, sebagian variabel saling menjelaskan satu sama lain). Saat ini saya hanya melihat korelasi berpasangan antara masing-masing variabel...