Análisis estadístico de conjuntos de datos que comprenden varios niveles de jerarquía (por ejemplo, estudiantes anidados en clases anidadas en escuelas o pronósticos jerárquicos). Para preguntas sobre modelos mixtos, utilice la etiqueta [modelo mixto]. Para efectos aleatorios anidados, use [datos anidados].
Así es como he entendido los efectos aleatorios anidados versus cruzados: Los efectos aleatorios anidados ocurren cuando un factor de nivel inferior aparece solo dentro de un nivel particular de un factor de nivel superior. Por ejemplo, alumnos dentro de las clases en un punto fijo en el...
Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin...
¿En qué condiciones debería alguien considerar el uso de análisis multinivel / jerárquico en lugar de análisis más básicos / tradicionales (por ejemplo, ANOVA, regresión OLS, etc.)? ¿Hay alguna situación en la que esto pueda considerarse obligatorio? ¿Hay situaciones en las que el uso de análisis...
Todos parecen representar variables aleatorias por los nodos y (in) dependencia a través de los bordes (posiblemente dirigidos). Estoy especialmente interesado en el punto de vista de un
¿Es "aprendizaje profundo" solo otro término para el modelado multinivel / jerárquico? Estoy mucho más familiarizado con este último que con el primero, pero por lo que puedo decir, la diferencia principal no está en su definición, sino en cómo se usan y evalúan dentro del dominio de su...
Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
Estoy tratando de entender lo que significa la suposición de observaciones independientes . Algunas definiciones son: "Dos eventos son independientes si y solo si P(a∩b)=P(a)∗P(b)PAGS(una∩si)=PAGS(una)∗PAGS(si)P(a \cap b) = P(a) * P(b) ". ( Diccionario de términos estadísticos ) "La ocurrencia...
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~...
El New York Times tiene un largo comentario sobre el sistema de evaluación docente de "valor agregado" que se utiliza para dar retroalimentación a los educadores de la ciudad de Nueva York. El lede es la ecuación utilizada para calcular los puntajes, presentada sin contexto. La estrategia retórica...
Fondo Una de las variaciones previas débiles más comúnmente utilizadas es la gamma inversa con parámetros (Gelman 2006) .α=0.001,β=0.001α=0.001,β=0.001\alpha =0.001, \beta=0.001 Sin embargo, esta distribución tiene un IC del 90% de aproximadamente
Dado el siguiente modelo jerárquico, y, μ ~ L un p l a c e ( 0 , c ) donde N ( ⋅ , ⋅ ) es una distribución normal. ¿Hay alguna manera de obtener una expresión exacta para la información de Fisher de la distribución marginal de X dada c . Es decir, cuál es la información de Fisher de: p ( x | c...
Suponga que tiene una sola sección transversal de datos donde los individuos se encuentran dentro de los grupos (por ejemplo, estudiantes dentro de las escuelas) y desea estimar un modelo del formulario Y_i = a + B*X_idonde Xes un vector de características de nivel individual ya una constante. En...
Imagina que repites un experimento tres veces. En cada experimento, recolectas medidas por triplicado. Los triplicados tienden a estar bastante juntos, en comparación con las diferencias entre los tres medios experimentales. Calcular el gran significado es bastante fácil. Pero, ¿cómo se puede...
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...
Quiero probar un modelo de ruta de múltiples etapas (por ejemplo, A predice B, B predice C, C predice D) donde todas mis variables son observaciones individuales anidadas dentro de grupos. Hasta ahora he estado haciendo esto a través de múltiples análisis multinivel únicos en R. Preferiría usar...
Un revisor nos pidió que proporcionáramos valores p para comprender mejor las estimaciones del modelo en nuestro modelo bayesiano multinivel. El modelo es un modelo típico de múltiples observaciones por participante en un experimento. Estimamos el modelo con Stan, por lo que podemos calcular...
La pregunta de CV Estoy tratando de dar (a) representaciones matemáticas detalladas y concisas de un modelo de efectos mixtos. Estoy usando el lme4paquete en R. ¿Cuál es la representación matemática correcta para mi modelo? Los datos, la pregunta científica y el código R Mi conjunto de datos...
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 <-
En el análisis de datos de panel, he utilizado modelos de varios niveles con efectos aleatorios / mixtos para tratar problemas de autocorrelación (es decir, las observaciones se agrupan dentro de los individuos a lo largo del tiempo) con otros parámetros agregados para ajustar algunas...
Actualmente estoy leyendo el excelente libro de Kruschke "Doing Bayesian Data Analysis". Sin embargo, el capítulo sobre regresión logística jerárquica (Capítulo 20) es algo confuso. La figura 20.2 describe una regresión logística jerárquica donde el parámetro de Bernoulli se define como la función...