lme4-nlme पर टैग किए गए जवाब

मैं पैकेज lmeसे उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं कि दोहराए गए उपायों के लिए nlmeपरिणाम aovदोहराए जाएं। मैंने एक एकल-कारक बार-बार प्रयोग के लिए और दो-कारक प्रयोग के लिए एक के बीच-विषय कारक और एक-विषय-कारक कारक के लिए किया है, लेकिन मुझे दो-दो के साथ दो-कारक प्रयोग के …

19 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

मेरे पास एक द्विपद वितरण और एक लॉगिट लिंक फ़ंक्शन के साथ GLMM है और मुझे लगता है कि मॉडल में डेटा का एक महत्वपूर्ण पहलू अच्छी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं करता है। इसका परीक्षण करने के लिए, मैं यह जानना चाहूंगा कि लॉगिट स्केल पर एक रैखिक फ़ंक्शन द्वारा …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

कृपया इस डेटा पर विचार करें: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

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 

मुझे पता है कि मिश्रित मॉडल के फायदों में से एक यह है कि वे डेटा के लिए विचरण-कोवरियन मैट्रिक्स को निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं (यौगिक समरूपता, ऑटोरेर्गिव, असंरचित, आदि) हालांकि, lmerआर में फ़ंक्शन इस मैट्रिक्स के आसान विनिर्देश के लिए अनुमति नहीं देता है। क्या किसी को …

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

पृष्ठभूमि: नोट: मेरे डेटासेट और आर-कोड पाठ के नीचे शामिल हैं मैं R. lme4 पैकेज का उपयोग करके उत्पन्न दो मिश्रित प्रभाव मॉडल की तुलना करने के लिए AIC का उपयोग करना चाहता हूं। प्रत्येक मॉडल में एक निश्चित प्रभाव और एक यादृच्छिक प्रभाव होता है। निश्चित प्रभाव मॉडल के …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

यह मेरा डेटा फ़्रेम है: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) फिर मैं "मूल्य" पर 3 समूहों के अंतर की तुलना करने के लिए एक रैखिक-मिश्रित प्रभाव मॉडल चलाता हूं, जहां "विषय" यादृच्छिक कारक है: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

मेरे पास सर्जरी के दौरान 2 अलग-अलग तरह के उपचारों से रोगियों का डेटा है। मुझे हृदय गति पर इसके प्रभाव का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। हर 15 मिनट में हृदय गति माप ली जाती है। यह देखते हुए कि प्रत्येक रोगी के लिए सर्जरी की लंबाई अलग-अलग हो …

17 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

अपने अध्ययन में मैं कई मेट्रिक्स के साथ वर्कलोड को मापूंगा। हृदय-दर परिवर्तनशीलता (एचआरवी), इलेक्ट्रोडर्मल गतिविधि (ईडीए) और एक व्यक्तिपरक पैमाने (आईडब्ल्यूएस) के साथ। सामान्य होने के बाद IWS के तीन मूल्य हैं: काम का बोझ सामान्य से कम वर्कलोड औसत है कार्यभार सामान्य से अधिक है। मैं देखना चाहता …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

R जैसे मॉडल सूत्र y ~ x + a*b + c:d विल्किंसन संकेतन पर आधारित हैं : विल्किंसन एंड रोजर्स 1973, सिम्बोलिक विवरण फैक्टरियल मॉडल्स ऑफ़ एनालिसिस फॉर वियरेन्स । इस पत्र में मिश्रित मॉडल के लिए अधिसूचनाओं पर चर्चा नहीं की गई (जो कि तब अस्तित्व में नहीं थी)। …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

मैं आर में पैकेज glmerसे फ़ंक्शन का उपयोग कर lme4रहा हूं, और मैं bobyqaअनुकूलक (मेरे मामले में डिफ़ॉल्ट) का उपयोग कर रहा हूं । मुझे एक चेतावनी मिल रही है, और मैं उत्सुक हूं कि इसका क्या मतलब है। Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

मुझे अपने lmer()मॉडल के आउटपुट को समझने में परेशानी हो रही है । यह राज्य परिवर्तन / राज्य यादृच्छिक प्रभावों के साथ एक परिणाम चर (समर्थन) का एक सरल मॉडल है: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) के परिणाम summary(mlm1)हैं: Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ …

16 r  mixed-model  random-effects-model  lme4-nlme 

मैं MCMCglmmहाल ही में पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । मैं प्रलेखन में आर-संरचना और जी-संरचना के रूप में संदर्भित से भ्रमित हूं। ये यादृच्छिक प्रभावों से संबंधित प्रतीत होते हैं - विशेष रूप से उन पर पूर्व वितरण के लिए मापदंडों को निर्दिष्ट करते हुए, लेकिन प्रलेखन में …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

मान लीजिए कि हमारे पास एक मॉडल है 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 …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

मैं lme4::glmer()द्विआधारी सामान्यीकृत मिश्रित मॉडल (GLMM) को आश्रित चर के साथ उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि बाइनरी नहीं है, लेकिन शून्य और एक के बीच एक निरंतर चर है। इस चर को एक संभावना के रूप में सोच सकते हैं; वास्तव में यह मानव विषयों (एक …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme