Tengo un conjunto de datos de medidas repetidas desequilibradas para analizar, y he leído que la forma en que la mayoría de los paquetes estadísticos manejan esto con ANOVA (es decir, la suma de cuadrados del tipo III) es incorrecta. Por lo tanto, me gustaría usar un modelo de efectos mixtos para...
He escuchado comúnmente que los modelos LME son más sólidos en el análisis de datos de precisión (es decir, en experimentos de psicología), ya que pueden trabajar con distribuciones binomiales y otras distribuciones no normales que los enfoques tradicionales (por ejemplo, ANOVA) no pueden. ¿Cuál...
¿Alguien puede decirme la diferencia entre usar aov()y lme()analizar datos longitudinales y cómo interpretar los resultados de estos dos métodos? A continuación, se analiza el mismo conjunto de datos usando aov()y lme()y tengo 2 resultados diferentes. Con aov(), obtuve un resultado significativo...
He estado analizando algunos datos usando el modelado de efectos mixtos lineales en R. Estoy planeando hacer un póster con los resultados y me preguntaba si alguien con experiencia en modelos de efectos mixtos podría sugerir qué gráficos usar para ilustrar los resultados de modelo. Estaba pensando...
Veo mencionado en varios lugares que ANOVA hace su estimación utilizando el método de los momentos. Esa afirmación me confunde porque, aunque no estoy familiarizado con el método de los momentos, entiendo que es algo diferente y no equivalente al método de máxima probabilidad; Por otro lado, ANOVA...
Supongamos que he medido alguna variable en hermanos, que están anidados dentro de las familias. La estructura de datos se ve así: valor de hermano familiar ------ ------- ----- 1 1 y_11 1 2 y_12 2 1 y_21 2 2 y_22 2 3 y_23 ... ... ... Quiero saber la correlación entre las medidas tomadas en...
He estado leyendo sobre el cálculo valores de en modelos mixtos y después de leer las preguntas frecuentes de R-sig, otras publicaciones en este foro (vincularía algunas pero no tengo suficiente reputación) y varias otras referencias entiendo que usando valores en el contexto de modelos mixtos son...
Douglas Bates afirma que los siguientes modelos son equivalentes "si la matriz de varianza-covarianza para los efectos aleatorios con valores vectoriales tiene una forma especial, llamada simetría compuesta" ( diapositiva 91 en esta presentación ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group),...
Consideremos este conjunto de datos hipotético: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <-...
Aprendí en las estadísticas elementales que, con un modelo lineal general, para que las inferencias sean válidas, las observaciones deben ser independientes. Cuando se produce la agrupación, la independencia ya no puede conducir a una inferencia no válida a menos que esto se tenga en cuenta. Una...
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...
La biblioteca languageR proporciona un método (pvals.fnc) para hacer pruebas de significancia MCMC de los efectos fijos en un modelo de regresión de efectos mixtos usando lmer. Sin embargo, pvals.fnc da un error cuando el modelo lmer incluye pendientes aleatorias. ¿Hay alguna manera de hacer una...
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...
Los modelos lineales de efectos mixtos no se usan comúnmente en mi rincón de la biología, y necesito informar la prueba estadística que utilicé en un documento que estoy tratando de escribir. Sé que la conciencia del modelado multinivel está comenzando a aparecer en algunas áreas de las biociencias...
He correlacionado datos y estoy usando un modelo de efectos mixtos de regresión logística para estimar el efecto de nivel individual (condicional) para un predictor de interés. Sé que para los modelos marginales estándar, la inferencia en los parámetros del modelo usando la prueba de Wald es...
Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las...
Tengo problemas de rendimiento al usar el MCMCglmmpaquete en R para ejecutar un modelo de efectos mixtos. El código se ve así: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn,...
¿Alguien puede explicar la diferencia entre un modelo mixto y un análisis de regresión lineal? (Tengo un conocimiento muy limitado de
TL; DR: la lme4optimización parece ser lineal en la cantidad de parámetros del modelo por defecto, y es mucho más lenta que un glmmodelo equivalente con variables ficticias para grupos. ¿Hay algo que pueda hacer para acelerarlo? Estoy tratando de ajustar un modelo logit jerárquico bastante...
No pude descubrir cómo realizar una regresión lineal en R para un diseño de medida repetida. En una pregunta anterior (aún sin respuesta) me sugirieron que no usara lmsino que usara modelos mixtos. Utilicé lmde la siguiente manera: lm.velocity_vs_Velocity_response <-