Estoy ajustando un modelo de efectos aleatorios con glmeralgunos datos comerciales. El objetivo es analizar el desempeño de ventas por distribuidor, teniendo en cuenta la variación regional. Tengo las siguientes variables: distcode: ID de distribuidor, con aproximadamente 800 niveles region: ID...
Tenía la impresión de que la función lmer()en el lme4paquete no producía valores p (ver lmer, valores p y todo eso ). He estado usando los valores generados MCMC p lugar como por esta pregunta: Efecto significativo en el lme4modelo mixto y esta pregunta: Si no encuentra los valores de p en la...
Tengo un conjunto de datos muy pequeño sobre la abundancia de abejas solitarias que estoy teniendo problemas para analizar. Son datos de recuento, y casi todos los recuentos están en un tratamiento con la mayoría de los ceros en el otro tratamiento. También hay un par de valores muy altos (uno en...
Mis datos se describen aquí. ¿Qué puede causar un "error () es un error singular" en aov cuando se ajusta un ANOVA de medidas repetidas? Estoy tratando de ver el efecto de una interacción usando, lmerasí que mi caso base es: my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+...
Me gustaría obtener intervalos de confianza del 95% en las predicciones de un nlmemodelo mixto no lineal . Como no se proporciona nada estándar para hacer esto dentro nlme, me preguntaba si es correcto usar el método de "intervalos de predicción de población", como se describe en el capítulo del...
Soy un usuario más familiarizado con R, y he estado tratando de estimar pendientes aleatorias (coeficientes de selección) para aproximadamente 35 individuos durante 5 años para cuatro variables de hábitat. La variable de respuesta es si una ubicación fue "utilizada" (1) o "disponible" (0) hábitat...
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...
Recientemente me dijeron que no era posible incorporar covariables variables en el tiempo en modelos longitudinales mixtos sin introducir un retraso de tiempo para estas covariables. ¿Puedes confirmar / negar esto? ¿Tiene alguna referencia sobre esta situación? Propongo una situación simple para...
¿Cómo se pueden obtener pesos de regresión estandarizados (efecto fijo) a partir de una regresión multinivel? Y, como un "complemento": ¿Cuál es la forma más fácil de obtener estos pesos estandarizados de un objeto mer(de la lmerfunción del lme4paquete
Estoy trabajando en un conjunto de datos para evaluar el impacto del secado en las actividades microbianas de sedimentos. El objetivo es determinar si el impacto del secado varía entre los tipos de sedimentos y / o la profundidad dentro del sedimento. El diseño experimental es el siguiente: El...
He ajustado un modelo de lmer con lo siguiente (aunque con salida impresa): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Realmente me gustaría construir un intervalo de confianza para cada efecto usando la siguiente...
Estoy ejecutando un glmm con una variable de respuesta binomial y un predictor categórico. El efecto aleatorio viene dado por el diseño anidado utilizado para la recopilación de datos. Los datos se ven así: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels:...
Mi pregunta se basa en esta respuesta que mostró qué lme4::lmermodelo corresponde a un ANOVA de medidas repetidas bidireccionales: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))),...
Estoy terminando un análisis de un gran conjunto de datos. Me gustaría tomar el modelo lineal utilizado en la primera parte del trabajo y volver a ajustarlo usando un modelo lineal mixto (LME). El LME sería muy similar con la excepción de que una de las variables utilizadas en el modelo se...
Dadas tres variables, yy x, que son positivas continuas, y z, que es categórica, tengo dos modelos candidatos dados por: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) y fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Espero comparar estos modelos para determinar qué modelo es más apropiado. Me parece que...
Quiero modelar dos variables de tiempo diferentes, algunas de las cuales son muy colineales en mis datos (edad + cohorte = período). Al hacer esto me encontré con algunos problemas lmere interacciones poly(), pero probablemente no se limite a lmer, obtuve los mismos resultados con...
Estoy realizando pruebas post-hoc en un modelo lineal de efectos mixtos en R( lme4paquete). Estoy usando el multcomppaquete ( glht()función) para realizar las pruebas post-hoc. Mi diseño experimental es de medidas repetidas, con un efecto de bloqueo aleatorio. Los modelos se especifican...
Estoy tratando de reproducir varias pruebas de interacción entre ambas lmy lmeren medidas repetidas (2x2x2). La razón por la que quiero comparar ambos métodos es porque el GLM de SPSS para medidas repetidas produce exactamente los mismos resultados que el lmenfoque presentado aquí, por lo que al...
Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para...
Tengo el siguiente modelo m_plotequipado con lme4::lmerefectos aleatorios cruzados para los participantes ( lfdn) y los elementos ( content): 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...