मेरे सहकर्मी और मैं आर में रैखिक और गैर-मिश्रित मिश्रित मॉडल की एक श्रृंखला फिट कर रहे हैं। हमें फिट किए गए मॉडल पर क्रॉस-सत्यापन करने के लिए कहा जाता है ताकि कोई यह सत्यापित कर सके कि देखे गए प्रभाव अपेक्षाकृत सामान्य हैं। यह सामान्य रूप से एक तुच्छ कार्य है, लेकिन हमारे मामले में, हमें पूरे डेटा को एक प्रशिक्षण भाग और एक परीक्षण भाग (CV उद्देश्यों के लिए) में विभाजित करना होगा जो कोई सामान्य स्तर साझा नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए,
प्रशिक्षण डेटा समूह 1,2,3,4 पर आधारित हो सकता है; तब फिट किए गए मॉडल को समूह 5 में क्रॉस-वैरिफाइड किया गया है।
इसलिए यह समस्या पैदा करता है क्योंकि प्रशिक्षण डेटा पर अनुमानित समूह-आधारित यादृच्छिक प्रभाव परीक्षण डेटा पर लागू नहीं होते हैं। इस प्रकार, हम मॉडल को CV नहीं कर सकते।
क्या इसका अपेक्षाकृत सीधा हल है? या किसी ने अभी तक इस समस्या से निपटने के लिए एक पैकेज लिखा है? किसी भी संकेत का स्वागत है!
धन्यवाद!