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...
Una compañera de trabajo está analizando algunos datos biológicos para su disertación con cierta heterocedasticidad desagradable (figura a continuación). Lo está analizando con un modelo mixto pero todavía tiene problemas con los residuos. La transformación logarítmica de las variables de...
Entiendo que la diferencia entre ellos está relacionada con si la variable de agrupación en el modelo se estima como un efecto fijo o aleatorio, pero no me queda claro por qué no son iguales (si no son iguales). Estoy específicamente interesado en cómo funciona esto cuando se usa la estimación de...
Básicamente, me pregunto cómo se aplican las diferentes estructuras de covarianza y cómo se calculan los valores dentro de estas matrices. Funciones como lme () nos permiten elegir qué estructura nos gustaría, pero me encantaría saber cómo se estiman. Considere el modelo de efectos lineales mixtos...
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...
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...
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 producir un modelo para el que tengo una variable de respuesta que es una proporción entre 0 y 1, esto incluye bastantes 0s y 1s pero también muchos valores intermedios. Estoy pensando en intentar una regresión beta. El paquete que he encontrado para R (betareg) solo permite...
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...
En respuesta a esta pregunta, con respecto a si mi diseño en el que presentaba al azar a los participantes con imágenes de diferentes categorías era un ejemplo en el que debería usar un ANOVA de medidas repetidas, obtuve la respuesta de que debería usar un modelo mixto en su lugar, con uno de los...
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...
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...
En particular, ¿cómo deben calcularse los errores estándar de los efectos fijos en un modelo lineal de efectos mixtos (en un sentido frecuentista)? He estado llevan a creer que las estimaciones típicas ( Var(β^)=(X′VX)−1Var(β^)=(X′VX)−1{\rm Var}(\hat\beta)=(X'VX)^{-1} ), tales como los presentados...
No sé si esto se ha preguntado antes, pero no encontré nada al respecto. Mi pregunta es si alguien puede proporcionar una buena referencia para aprender cómo obtener la proporción de varianza explicada por cada uno de los factores fijos y aleatorios en un modelo de efectos
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...
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...
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...
¿Cuáles son algunas de las principales dificultades del uso de modelos lineales de efectos mixtos? ¿Cuáles son las cosas más importantes para evaluar / tener en cuenta al evaluar la idoneidad de su modelo? Al comparar modelos del mismo conjunto de datos, ¿cuáles son las cosas más importantes que...
He hojeado varios libros (Raudenbush y Bryk, Snijders y Bosker, Gelman y Hill, etc.) y varios artículos (Gelman, Jusko, Primo y Jacobsmeier, etc.), y todavía no he entendido todo. Las principales diferencias entre el uso de errores estándar agrupados versus el modelado multinivel. Entiendo las...
Hola, tengo dos problemas que suenan como candidatos naturales para modelos multinivel / mixtos, que nunca he usado. El más simple, y que espero probar como introducción, es el siguiente: los datos parecen muchas filas del formulario x y innergroup outergroup donde x es una covariable numérica...