Estoy usando el AIC (Criterio de información de Akaike) para comparar modelos no lineales en R. ¿Es válido comparar los AIC de diferentes tipos de modelos? Específicamente, estoy comparando un modelo ajustado por glm versus un modelo con un término de efecto aleatorio ajustado por glmer (lme4). Si...
Como el consenso general parece ser el uso de modelos mixtos a través lmer()de R en lugar de ANOVA clásico (por las razones frecuentemente citadas, como diseños desequilibrados, efectos aleatorios cruzados, etc.), me gustaría probarlo con mis datos. Sin embargo, me preocupa poder "vender" este...
El problema: He leído en otras publicaciones que predictno están disponibles para los lmermodelos de efectos mixtos {lme4} en [R]. Traté de explorar este tema con un conjunto de datos de juguete ... Fondo: El conjunto de datos se adapta de esta fuente y está disponible como...
He explorado muchos sitios de ayuda y todavía estoy confundido acerca de cómo especificar términos anidados más complicados en un modelo mixto también. También estoy confundido en cuanto al uso de :y /y |en la especificación de interacciones y anidando con factores aleatorios usando lmer()en el...
Actualmente estoy ejecutando algunos modelos lineales de efectos mixtos. Estoy usando el paquete "lme4" en R. Mis modelos toman la forma: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Antes de ejecutar mis modelos, verifiqué la posible multicolinealidad entre los...
Tengo el siguiente resultado: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept)...
El lmerTestpaquete proporciona una anova()función para modelos lineales mixtos con la aproximación opcional de Satterthwaite (por defecto) o Kenward-Roger de los grados de libertad (df). ¿Cuál es la diferencia entre estos dos enfoques? ¿Cuándo elegir
La siguiente cita de bloque, de los líderes en el campo del modelado de efectos mixtos, afirma que los cambios de coordenadas en modelos con correlación cero entre efectos aleatorios (modelos 'ZCP') cambian las predicciones del modelo. Pero, ¿alguien puede elaborar o justificar aún más sus...
Ejecuté un diseño repetido mediante el cual probé 30 hombres y 30 mujeres en tres tareas diferentes. Quiero entender cómo el comportamiento de hombres y mujeres es diferente y cómo eso depende de la tarea. Utilicé tanto el paquete lmer como el lme4 para investigar esto, sin embargo, estoy atascado...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 6 meses . Estaba trabajando en los paquetes R nlme y lme4...
Estoy tratando de pasar de usar el ezpaquete a lmeANOVA para medidas repetidas (ya que espero poder usar contrastes personalizados con lme). Siguiendo el consejo de esta publicación de blog , pude configurar el mismo modelo usando ambos aov(como lo hace ez, cuando se solicitó) y lme. Sin embargo,...
He estado revisando esta descripción general de las fórmulas lm / lmer R de @conjugateprior y la siguiente entrada me ha confundido: Ahora suponga que A es aleatorio, pero B es fijo y B está anidado dentro de A. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) A continuación, lmer(Y ~ B + (1 | A:B), data=d)...
Me pregunto si hay algún método para calcular el tamaño de la muestra en modelos mixtos. Estoy usando lmerR para ajustar los modelos (tengo pendientes e intercepciones
Supongamos que tengo alguna medida para cada sujeto en cada sitio. Dos variables, sujeto y sitio, son de interés en términos de cálculo de valores de correlación intraclase (ICC). Normalmente, usaría la función lmerdel paquete R lme4y ejecutaría lmer(measurement ~ 1 + (1 | subject) + (1 | site),...
Hemos ejecutado una regresión logística de efectos mixtos utilizando la siguiente sintaxis; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Sujeto y elemento son los efectos aleatorios. Estamos...
Tengo un experimento de medidas repetidas donde la variable dependiente es un porcentaje, y tengo múltiples factores como variables independientes. Me gustaría usar glmerel paquete R lme4para tratarlo como un problema de regresión logística (especificando family=binomial) ya que parece acomodar...
Con el siguiente conjunto de datos, quería ver si la respuesta (efecto) cambia con respecto a los sitios, la temporada, la duración y sus interacciones. Algunos foros en línea sobre estadísticas me sugirieron que siguiera con los Modelos lineales de efectos mixtos, pero el problema es que, dado que...
He estado buscando modelos de efectos mixtos usando el paquete lme4 en R. Estoy usando principalmente el lmercomando, así que haré mi pregunta a través del código que usa esa sintaxis. Supongo que una pregunta fácil en general podría ser: ¿está bien comparar dos modelos construidos lmerutilizando...
He estado trabajando con algunos datos que tienen algunos problemas con las mediciones repetidas. Al hacerlo, noté un comportamiento muy diferente entre lme()y lmer()usando mis datos de prueba y quiero saber por qué. El conjunto de datos falsos que creé tiene medidas de altura y peso para 10...
Sabemos que una prueba t emparejada es solo un caso especial de ANOVA de medidas repetidas unidireccionales (o dentro del sujeto), así como el modelo lineal de efectos mixtos, que se puede demostrar con la función lme () del paquete nlme en R Como se muestra abajo. #response data from 10 subjects...