संभावना अनुपात परीक्षण - lmer R - गैर-नेस्टेड मॉडल


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मैं वर्तमान में कुछ काम की समीक्षा कर रहा हूं और निम्नलिखित में आया हूं, जो मुझे गलत लगता है। दो मिश्रित मॉडल को (आर में) लमर का उपयोग करके फिट किया जाता है। मॉडल गैर-नेस्टेड हैं और इसकी तुलना संभावना-अनुपात परीक्षणों द्वारा की जाती है। संक्षेप में, यहाँ मेरे पास एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य उदाहरण है:

set.seed(105)
Resp = rnorm(100)
A = factor(rep(1:5,each=20))
B = factor(rep(1:2,times=50))
C = rep(1:4, times=25)
m1 = lmer(Resp ~ A + (1|C), REML = TRUE)
m2 = lmer(Resp ~ B + (1|C), REML = TRUE)
anova(m1,m2)

जहाँ तक मैं देख सकता हूँ, lmerलॉग-लाइकैलिटी की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है और anovaस्टेटमेंट सामान्य डिग्री के साथ ची-स्क्वायर का उपयोग करके मॉडल के बीच के अंतर का परीक्षण करता है। यह मुझे सही नहीं लगता। यदि यह सही है, तो क्या किसी को भी किसी भी संदर्भ का पता है यह सही है? मैं सिमुलेशन (लेविस एट अल।, 2011 द्वारा कागज) और वुआंग (1989) द्वारा विकसित दृष्टिकोण पर भरोसा करने के तरीकों से अवगत हूं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह वही है जो यहां निर्मित होता है। मुझे नहीं लगता कि anovaबयान का उपयोग सही है।

जवाबों:


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यह दो तरह से सही नहीं है :

  1. (साधारण) संभावना अनुपात परीक्षण केवल नेस्टेड मॉडल की तुलना करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है;
  2. हम REML के तहत औसत मॉडल की तुलना नहीं कर सकते हैं। (यहां ऐसा नहीं है, नीचे @ KarlOveHufthammer की टिप्पणियां देखें)

एमएल का उपयोग करने के मामले में, मुझे गैर-नेस्टेड मॉडल की तुलना करने के लिए एआईसी या बीआईसी का उपयोग करने के बारे में पता है।


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बिंदु 2 के संबंध anova()में, आर में फ़ंक्शन REML के तहत फिट किए गए दो मॉडल की तुलना नहीं करता है ; यह उन्हें एमएल का उपयोग करके फिर से करता है और फिर परीक्षण करता है। देखें lme4:::anova.merMod, जिसमें रेखा है mods <- lapply(mods, refitML)। (लेकिन आप अभी भी सही हैं कि anova()दोनों मॉडलों की तुलना करने के लिए उपयोग नहीं किया जा सकता है, क्योंकि वे नेस्टेड नहीं हैं।)
कार्ल ओवे हफथमर

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यह भी ध्यान रखें घोंसले पर कुछ असहमति है कि वहाँ: ब्रायन रिप्ले का कहना है नेस्टिंग AIC तुलना के लिए आवश्यक है (पी देखना चर्चा के लिए जुड़ा हुआ दस्तावेज़ के 20।) है, जबकि एंडरसन और बर्नहैम असहमत .. (पी देखना 2।)
बेन Bolker

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@BenBolker एक अन्य संदर्भ (यह भी देखें इस और इस रूप में लंबे समय के रूप में आप सभी सामान्य स्थिरांक के साथ-साथ गैर-रोग मॉडल पर विचार गैर नेस्टेड मॉडल के साथ AIC के उपयोग के लिए),। हालांकि, LMM के संदर्भ में, आपको AIC के कुछ संशोधनों का उपयोग करना होगा ।
लेसफेमेकोरबुक

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लिंक किए गए लिंक: मुझे लगता है कि आँकड़े .ox.ac.uk/~ripley/ModelChoice.pdf को काम करना चाहिए।
बेन बोल्कर

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@BenBolker खैर, ब्रायन रिप्ले काफी मतलबी है। हालांकि, उन्होंने नॉन नेस्टेड मॉडल के लिए एआईसी के उपयोग के खिलाफ विनाशकारी तर्क नहीं दिया है :)। आपके लिंक को दोहराने के लिए क्षमा करें।
लेसफैसमोरबुक
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