lmerTestপ্যাকেজ একটি উপলব্ধ anova()ফ্রিডম (df প্রয়োগ) ডিগ্রীগুলির ঐচ্ছিকরূপে Satterthwaite এর (ডিফল্ট) বা Kenward-রজার এর পড়তা সঙ্গে রৈখিক মিশ্র মডেলের জন্য ফাংশন। এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য কী? কোনটি বেছে নেবে?
4
সঙ্গী কাগজটি দেখুন কুজনেটসোভা এট আল, 2017, ল্যামার টেস্ট প্যাকেজ: লিনিয়ার মিশ্রিত প্রভাবগুলির মডেলগুলিতে পরীক্ষা করুন ।
—
অ্যামিবা বলেছেন মনিকাকে
আলোচনায় তারা বলেছিল "আমাদের অনুশীলন থেকে, আমরা লক্ষ্য করেছি যে অনুমানের পদ্ধতিগুলি যে পি মানগুলি সরবরাহ করে তা সাধারণত একে অপরের খুব কাছাকাছি থাকে। স্কালজে, ম্যাকব্রাইড, এবং ফেলিংহ্যাম (২০০২) এর যথাযথতা তদন্ত করার জন্য বেশ কয়েকটি সিমুলেশন সম্পাদন করে আনুমানিক পদ্ধতি। তারা আবিষ্কার করেছিল যে সমবায় কাঠামোর জটিলতা, নমুনার আকার এবং ভারসাম্যহীনতা উভয় অনুমানের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে। তবে, এই কারণগুলি কেনওয়ার্ড-রজারের চেয়ে স্যাটার্থওয়েটের পদ্ধতিকে বেশি প্রভাবিত করে। "
—
অ্যামিবা বলেছেন মনিকাকে
দুটি উদাহরণ যেখানে কেআর স্যাটার্থওয়েটের তুলনায় আরও উপযুক্ত ডিএফএস দেয়: stats.stackexchange.com/questions/320895 এবং stats.stackexchange.com/questions/84268 ।
—
অ্যামিবা বলছেন
আর একটি উদাহরণ: stats.stackexchange.com/questions/331541 ।
—
অ্যামিবা
স্টিভেন জি। লূকের র মধ্যে রৈখিক মিশ্র-প্রভাবগুলির মডেলগুলির তাত্পর্য মূল্যায়ন নিবন্ধটিতে এই পদ্ধতির কয়েকটি দুর্দান্ত তুলনা রয়েছে। এটি উপসংহারে পৌঁছেছে যে আরএমএল মডেল থেকে প্রাপ্ত কেআর এবং স্যাটারথওয়েট উভয়ই ছোট ছোট নমুনাগুলির জন্য গ্রহণযোগ্য টাইপ আই ত্রুটির হার উত্পাদন করে।
—
সিবিআরএনআর