intraclass-correlation पर टैग किए गए जवाब

मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

मान लीजिए कि मेरे पास प्रत्येक साइट पर प्रत्येक विषय के लिए कुछ माप है। दो चर, विषय और साइट, कंप्यूटिंग इंट्राक्लास सहसंबंध (आईसीसी) मूल्यों के संदर्भ में रुचि रखते हैं। आमतौर पर मैं lmerआर पैकेज से फ़ंक्शन का उपयोग करता हूं lme4, और चलाता हूं lmer(measurement ~ 1 + …

22 r  lme4-nlme  intraclass-correlation 

एक सम्मेलन में मैंने निम्नलिखित कथन को सुना: 5 विषयों के लिए 100 माप 100 विषयों के लिए 5 मापों की तुलना में बहुत कम जानकारी प्रदान करते हैं। यह स्पष्ट है कि यह सच है, लेकिन मैं सोच रहा था कि कोई इसे गणितीय रूप से कैसे साबित कर …

21 mixed-model  variance  repeated-measures  sample-size  intraclass-correlation 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

मैं समझता हूं कि हम यादृच्छिक प्रभाव (या मिश्रित प्रभाव) मॉडल का उपयोग करते हैं जब हम मानते हैं कि कुछ मॉडल पैरामीटर कुछ समूहों के समूह में यादृच्छिक रूप से भिन्न होते हैं। मुझे एक मॉडल फिट करने की इच्छा है, जहां एक समूहीकरण कारक में प्रतिक्रिया को सामान्यीकृत …

18 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

मान लीजिए कि मैंने भाई-बहनों में कुछ चर मापा है, जो परिवारों में निहित हैं। डेटा संरचना इस तरह दिखती है: पारिवारिक सहोदर मूल्य ------ ------- ----- १ १ य_११ १ २ य_१२ 2 1 y_21 २ २ य_२२ 2 3 y_23 ... ... ... मैं एक ही परिवार के …

13 mixed-model  intraclass-correlation 

बहुस्तरीय मॉडलिंग में इंट्राक्लास सहसंबंध अक्सर एक यादृच्छिक-प्रभाव एनोवा से गणना करता है yमैं जे= γ00+ यूजे+ ईमैं जेyमैंजे=γ00+यूजे+इमैंजे y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} जहाँ स्तर -2 अवशिष्ट हैं और स्तर -1 अवशिष्ट हैं। फिर हम क्रमशः, और के विचरण के लिए अनुमान लगाते हैं, और , और …

12 correlation  mixed-model  intraclass-correlation 

मेरे पास डेटा के दो सेट हैं जहां मेरे पास 78 और 35 नमूनों के लिए ~ 250.000 मूल्य हैं। कुछ नमूने एक परिवार के सदस्य हैं और यह डेटा का प्रभाव हो सकता है। मैंने युग्मक सहसंबंध की गणना की है और यह 0.7 और 0.95 के बीच भिन्न …

11 correlation  cross-correlation  intraclass-correlation 

मेरे पास प्रतिभागियों ( ) और वस्तुओं ( ) के लिए बेतरतीब ढंग से पार किए गए प्रभावों से m_plotसुसज्जित निम्नलिखित मॉडल हैं :lme4::lmerlfdncontent Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr lfdn (Intercept) 172.173 13.121 role1 62.351 7.896 0.03 inference1 24.640 4.964 0.08 -0.30 inference2 52.366 7.236 -0.05 0.17 -0.83 …

10 mixed-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

मैं इंट्रक्लास सहसंबंध गुणांक और एक तरफ़ा एनोवा के बारे में थोड़ा भ्रमित हूं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, दोनों आपको बताते हैं कि एक समूह के भीतर समान अवलोकन अन्य समूहों में टिप्पणियों के सापेक्ष कैसे हैं। क्या कोई इसे थोड़ा बेहतर समझा सकता है, और शायद उस …

10 anova  psychometrics  reliability  intraclass-correlation