व्याख्या करने के लिए आसान क्या हैं, रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल के लिए फिट उपायों की अच्छाई?

Question

मैं वर्तमान में R पैकेज lme4 का उपयोग कर रहा हूं ।

मैं यादृच्छिक प्रभावों के साथ एक रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग कर रहा हूं:

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 = sample_set) #Two fixed effects + 
            # random effects

मॉडल की तुलना करने के लिए, मैं anovaफ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं और न्यूनतम AIC मॉडल के सापेक्ष AIC में अंतर देख रहा हूं :

anova(mod1, mod2, mod3)

मॉडल की तुलना करने के लिए उपरोक्त ठीक है।

हालांकि, मुझे प्रत्येक मॉडल के लिए फिट उपायों की अच्छाई की व्याख्या करने के लिए कुछ सरल तरीके की भी आवश्यकता है। क्या किसी के पास ऐसे उपायों का अनुभव है? मैंने कुछ शोध किए हैं, और मिश्रित प्रभाव वाले मॉडल के निश्चित प्रभावों के लिए आर स्क्वेर पर जर्नल पेपर हैं:

• चेंग, जे।, एडवर्ड्स, एलजे, माल्डोनाडो-मोलिना, एमएम, कोमरो, केए, और मुलर, केई (2010)। वास्तविक लोगों के लिए वास्तविक अनुदैर्ध्य डेटा विश्लेषण: एक अच्छा पर्याप्त मिश्रित मॉडल का निर्माण। चिकित्सा में सांख्यिकी, 29 (4), 504-520। doi: 10.1002 / sim.3775
• एडवर्ड्स, एलजे, मुलर, केई, वोल्फिंगर, आरडी, क़ैकिश, बीएफ, और शबेंबर्गर, ओ (2008)। रैखिक मिश्रित मॉडल में निश्चित प्रभावों के लिए एक R2 सांख्यिकीय। चिकित्सा में सांख्यिकी, 27 (29), 6137-6157। doi: 10.1002 / sim.3429

हालांकि ऐसा लगता है कि उपायों के उपयोग को लेकर कुछ आलोचना हो रही है जैसे कि उपरोक्त पत्रों में प्रस्तावित।

क्या कोई कृपया व्याख्या करने के लिए कुछ आसान सुझाव दे सकता है, फिट उपायों की अच्छाई जो मेरे मॉडल पर लागू हो सकती है?

Comments

मैं वास्तव में सवाल की तरह है, लेकिन संभावना अनुपात परीक्षण का उपयोग निर्धारित करने के लिए किया जाए या नहीं तय प्रभाव की जरूरत है है नहीं सिफारिश की रणनीति, देख पूछे जाने वाले प्रश्न । तो मॉडल की तुलना करने के लिए उपरोक्त ठीक नहीं है।

— हेनरिक

धन्यवाद हेनरिक। आपके द्वारा सूचीबद्ध FAQ बहुत उपयोगी है। ऐसा लगता है कि मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो नमूने मेरे मॉडलों की तुलना करने के लिए एक अच्छी रणनीति हो सकती है।

— mjburns

MCMC के साथ समस्या यह है कि आप केवल सरल यादृच्छिक प्रभाव डाल सकते हैं (जैसा कि आपके उदाहरण में)। मैं kenward-rogers सन्निकटन के साथ स्वतंत्रता की डिग्री तक जाऊंगा क्योंकि यह अधिक जटिल मॉडल पर भी लागू होता है। mixed()मेरे एफ़एक्स पैकेज में फ़ंक्शन पर एक नज़र डालें ( विकास संस्करण में पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप भी है )। कुछ संदर्भों के लिए यहां देखें ।

— हेनरिक

ठीक है हेनरिक। मैं एफएक्स पैकेज से आपके मिश्रित () फ़ंक्शन को प्राप्त करने में कामयाब रहा। क्या आप कृपया सलाह दे सकते हैं कि मैं मॉडल की तुलना करने के लिए एफएक्स का उपयोग कैसे कर सकता हूं? यदि एक मॉडल दूसरे की तुलना में अधिक प्रशंसनीय है, तो मैं क्या माप सकता हूं? धन्यवाद।

— mjburns

यह आसानी से उत्तर नहीं दिया जाता है, शायद आप अधिक विवरण देते हुए एक अलग सवाल पूछते हैं। लेकिन संक्षेप में, एफएक्स आपको यह आकलन करने में मदद करने की कोशिश करता है कि कुछ प्रभाव (या इस प्रभाव सहित बेहतर मॉडल) महत्वपूर्ण हैं या नहीं। यह अंत करने के लिए यह KRmodcompपैकेज से उपयोग करता है pbkrtest। आप KRmodcompमॉडल की तुलना करने के लिए सीधे भी उपयोग कर सकते हैं ।

— हेनरिक

Answer 1

रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए फिट माप की अच्छाई की व्याख्या करने के लिए एक आसान के रूप में ऐसा कुछ नहीं है :)

यादृच्छिक प्रभाव फिट (mod1) द्वारा मापा जा सकता है ICCऔर ICC2(यादृच्छिक प्रभावों और अवशिष्ट विचरण के आधार पर विचरण के बीच का अनुपात)। साइकोमेट्रिक आर पैकेज में उन्हें एक लंग ऑब्जेक्ट बनाने के लिए एक फ़ंक्शन शामिल है।

R2निश्चित प्रभाव (mod2, mod3) का आकलन करने के लिए उपयोग करना संभव है , लेकिन यह मुश्किल हो सकता है: जब दो मॉडल एक समान R2 दिखाते हैं तो यह मामला हो सकता है कि एक और अधिक "सटीक" है, लेकिन वह अपने निश्चित कारक द्वारा मुखौटा किया गया है " यादृच्छिक प्रभाव के लिए एक बड़ा विचरण घटक "घटाना"। दूसरी ओर उच्चतम ऑर्डर मॉडल (जैसे mod3) के अधिक से अधिक R2 की व्याख्या करना आसान है। मिश्रित मॉडलों पर बेयेन के अध्याय में इस बारे में एक अच्छी चर्चा है। इसके अलावा, यह ट्यूटोरियल बहुत स्पष्ट है।

एक संभावित समाधान प्रत्येक variance componentस्वतंत्र रूप से विचार करना है , और फिर मॉडल की तुलना करने के लिए उनका उपयोग करना है।

Comments

क्या आप हमें बता सकते हैं कि आप बावन के अध्याय के संदर्भ में क्या संदर्भ दे रहे हैं?

— केएच

हाँ, संदर्भ टूट गया है!

— जिज्ञासु

मुझे यह उद्धरण मिल गया है, यकीन है कि अगर यह है, लेकिन पीडीएफ कहीं भी नहीं मिल सकता है: BaayenR। एच।, भाषाई डेटा का विश्लेषण: आर। कैम्ब्रिज: कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस, 2008 का उपयोग करते हुए आँकड़ों का व्यावहारिक परिचय। पीपी। 368. आईएसबीएन -13: 978-0-521-70918-7। - वॉल्यूम 37 अंक 2 - ग्रेजगोरज क्रेजस्की, डेनिएल मैथ्यूज

— जिज्ञासु

चलो दोस्तो। आपका google-foo कहाँ है? "BaayenCUPstats.pdf" पर एक खोज करें: पहला हिट: sfs.uni-tuebingen.de/~hbaayen/publications/baayenCUPstats.pdf

— DWin