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)...
¿Cuál es la estrategia adecuada para decidir qué modelo usar con los datos de conteo? Tengo datos de recuento que necesito modelar como modelo multinivel y me recomendaron (en este sitio) que la mejor manera de hacerlo es a través de errores o MCMCglmm. Sin embargo, todavía estoy tratando de...
Dada una variable predicha (P), un efecto aleatorio (R) y un efecto fijo (F), uno podría ajustarse a dos * modelos de efectos mixtos ( sintaxis lme4 ): m1 = lmer( P ~ (1|R) + F ) m2 = lmer( P ~ (1+F|R) + F) Según tengo entendido, el segundo modelo es el que permite que el efecto fijo varíe entre...
El cálculo bayesiano aproximado es una técnica realmente genial para ajustar básicamente cualquier modelo estocástico, destinado a modelos donde la probabilidad es intratable (por ejemplo, puede tomar muestras del modelo si fija los parámetros pero no puede calcular la probabilidad numérica,...
¿Qué es el modelo nulo en regresión y cuál es la relación entre el modelo nulo y la hipótesis nula? Para mi entender, ¿significa ¿Usando el "promedio de la variable de respuesta" para predecir la variable de respuesta continua? ¿Usando la "distribución de etiquetas" en la predicción de...
Todavía soy bastante nuevo en los modelos lineales generalizados, y lucho con mucha notación en la mayoría de los textos GLM que he recogido. ¿Hay libros GLM extremadamente populares que se prestan mejor a la
Mis preguntas son: ¿Se garantiza que los modelos lineales generalizados (GLM) converjan a un máximo global? Si es así, ¿por qué? Además, ¿qué restricciones hay en la función de enlace para asegurar la convexidad? Mi comprensión de los GLM es que maximizan una función de probabilidad altamente...
Tengo un modelo lineal clásico, con 5 posibles regresores. No están correlacionados entre sí y tienen una correlación bastante baja con la respuesta. Llegué a un modelo donde 3 de los regresores tienen coeficientes significativos para su estadística t (p <0.05). Agregar una o las dos variables...
Varias descripciones sobre la selección del modelo sobre los efectos aleatorios de los modelos lineales mixtos indican el uso de REML. Sé la diferencia entre REML y ML en algún nivel, pero no entiendo por qué REML debe usarse porque ML está sesgado. Por ejemplo, ¿es incorrecto realizar un LRT en un...
Sé que los Residuos de Pearson estandarizados se obtienen de una manera probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} y los residuos de desviación se obtienen de una manera más estadística (la contribución de cada punto a la...
Como se explica en este folleto del curso (página 1) , se puede escribir un modelo lineal en la forma: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, donde es la variable de respuesta y es la variable explicativa .yyyxixix_{i}ithithi^{th} A menudo,...
Hola, gurús estadísticos y asistentes de programación R, Estoy interesado en modelar capturas de animales en función de las condiciones ambientales y el día del año. Como parte de otro estudio, tengo recuentos de capturas en ~ 160 días durante tres años. En cada uno de estos días tengo...
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...
Tengo una pregunta con respecto a la técnica de arranque adecuada para usar con datos donde hay una agrupación fuerte. Se me asignó la tarea de evaluar un modelo predictivo de efectos mixtos multivariados en los datos de reclamos de seguros al calificar el modelo de referencia actual en los datos...
Siempre me cuesta explicar las técnicas estadísticas al público sin antecedentes estadísticos. Si quisiera explicar qué es GLM a esa audiencia (sin descartar la jerga estadística), ¿cuál sería la mejor manera o la más efectiva? Usualmente explico GLM con tres partes: (1) el componente aleatorio...
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...
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...
Tengo un conjunto de datos que consiste en una serie de recuentos de casos mensuales de "palo roto" de varios sitios. Estoy tratando de obtener una estimación resumida única de dos técnicas diferentes: Técnica 1: Ajuste un "palo roto" con un Poisson GLM con una variable indicadora 0/1, y usando...
En los modelos lineales necesitamos verificar si existe una relación entre las variables explicativas. Si se correlacionan demasiado, entonces hay colinealidad (es decir, las variables se explican parcialmente entre sí). Actualmente solo estoy mirando la correlación por pares entre cada una de las...
Digamos que tengo N observaciones, posiblemente múltiples factores y repito cada observación dos veces (o M veces) ¿cómo se compararía una regresión en este nuevo conjunto de tamaños NM con una regresión solo en las observaciones