Por favor considere estos datos: 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, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("g1", "g2"), class =...
Estoy tratando de usar lmeel nlmepaquete para replicar resultados de aovANOVA de medidas repetidas. He hecho esto para un experimento de medidas repetidas de un solo factor y para un experimento de dos factores con un factor entre sujetos y un factor dentro de los sujetos, pero tengo problemas para...
Tengo un GLMM con una distribución binomial y una función de enlace logit y tengo la sensación de que un aspecto importante de los datos no está bien representado en el modelo. Para probar esto, me gustaría saber si los datos están bien descritos por una función lineal en la escala logit. Por lo...
Hay una distinción que me hace tropezar con modelos mixtos, y me pregunto si podría obtener algo de claridad. Supongamos que tiene un modelo mixto de datos de conteo. Hay una variable que sabe que quiere como efecto fijo (A) y otra variable para el tiempo (T), agrupada por decir una variable de...
Supongamos que estamos trabajando en un modelo de efectos aleatorios de algunos datos de conteo a lo largo del tiempo, y queremos controlar algunas tendencias. Normalmente, harías algo como: lmer(counts ~ dependent_variable + (1+t+I(t^2)|ID), family="poisson") para incluir una forma cuadrática...
Considere los siguientes datos de un diseño bidireccional dentro de los sujetos: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim...
Digamos que tenemos que GLMMs mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Estos modelos no están anidados en el sentido habitual de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) por lo que no...
Este es mi marco de datos: 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 <-...
Antecedentes: Nota: Mi conjunto de datos y mi código r se incluyen debajo del texto Deseo usar AIC para comparar dos modelos de efectos mixtos generados usando el paquete lme4 en R. Cada modelo tiene un efecto fijo y un efecto aleatorio. El efecto fijo difiere entre modelos, pero el efecto...
Sé que una de las ventajas de los modelos mixtos es que permiten especificar la matriz de varianza-covarianza para los datos (simetría compuesta, autorregresiva, no estructurada, etc.) Sin embargo, la lmerfunción en R no permite una fácil especificación de esta matriz. ¿Alguien sabe qué estructura...
Entiendo que usamos modelos de efectos aleatorios (o efectos mixtos) cuando creemos que algunos parámetros del modelo varían aleatoriamente a través de algún factor de agrupación. Deseo ajustar un modelo donde la respuesta se haya normalizado y centrado (no perfectamente, pero bastante cerca) en un...
Tengo datos de pacientes tratados con 2 tipos diferentes de tratamientos durante la cirugía. Necesito analizar su efecto sobre la frecuencia cardíaca. La medición del ritmo cardíaco se toma cada 15 minutos. Dado que la duración de la cirugía puede ser diferente para cada paciente, cada paciente...
He estado usando el MCMCglmmpaquete recientemente. Estoy confundido por lo que se refiere en la documentación como estructura R y estructura G. Estos parecen relacionarse con los efectos aleatorios, en particular especificando los parámetros para la distribución previa sobre ellos, pero la...
Fórmulas modelo en R como y ~ x + a*b + c:d se basan en la llamada notación de Wilkinson : Wilkinson y Rogers 1973, Descripción simbólica de modelos factoriales para análisis de varianza . Este documento no discutió anotaciones para modelos mixtos (que podrían no haber existido en ese entonces)...
Tengo problemas para entender el resultado de mi lmer()modelo. Es un modelo simple de una variable de resultado (Apoyo) con interceptaciones estatales / efectos aleatorios estatales variables: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Los resultados de summary(mlm1)son: Linear mixed model fit by...
En mi estudio mediré la carga de trabajo con varias métricas. Con variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), actividad electrodérmica (AED) y con una escala subjetiva (IWS). Después de la normalización, el IWS tiene tres valores: Carga de trabajo inferior a lo normal La carga de trabajo es...
Digamos que tenemos un modelo 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 effects for different subjects...
Estoy usando la glmerfunción del lme4paquete en R, y estoy usando el bobyqaoptimizador (es decir, el predeterminado en mi caso). Recibo una advertencia y tengo curiosidad por saber qué significa. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence...
Estoy tratando de usar lme4::glmer() para ajustar un modelo mixto binomial generalizado (GLMM) con una variable dependiente que no es binaria, sino una variable continua entre cero y uno. Uno puede pensar en esta variable como una probabilidad; de hecho, es la probabilidad según lo informado por...
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-