উজ্জ্বল মধ্যে এলোমেলো প্রভাব প্রকরণের ব্যাখ্যা


13

আমি পরাগায়নের উপর একটি কাগজটি সংশোধন করছি, যেখানে তথ্য দ্বি-দ্বি বিতরণ করা হয় (ফল পরিপক্ক হয় বা হয় না)। সুতরাং আমি glmerএকটি এলোমেলো প্রভাব (স্বতন্ত্র উদ্ভিদ) এবং একটি স্থির প্রভাব (চিকিত্সা) দিয়ে ব্যবহার করেছি। একজন পর্যালোচক জানতে চান যে ফলের সেটগুলিতে গাছের প্রভাব ছিল কিনা - তবে glmerফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে আমার সমস্যা হচ্ছে ।

আমি ওয়েবের চারপাশে পড়েছি এবং মনে হয় সরাসরি তুলনা glmএবং glmerমডেলগুলির সাথে সমস্যা হতে পারে , তাই আমি এটি করছি না। আমি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার সবচেয়ে সোজা উপায়টি র‍্যান্ডম এফেক্ট ভেরিয়েন্সের (1.449 নীচে) মোট ভেরিয়েন্সের সাথে তুলনা করা বা চিকিত্সার মাধ্যমে ব্যাখ্যা করা বৈকল্পিকের সাথে তুলনা করা। তবে আমি এই অন্যান্য রূপগুলি কীভাবে গণনা করব? এগুলি নীচের আউটপুটে অন্তর্ভুক্ত বলে মনে হচ্ছে না। আমি দ্বিপদী জন্য অন্তর্ভুক্ত করা হয়নি অবশিষ্ট অবধি সম্পর্কে কিছু পড়েছি glmer- আমি এলোমেলো প্রভাব এর আপেক্ষিক গুরুত্ব ব্যাখ্যা করব?

> summary(exclusionM_stem)
Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace
  Approximation) [glmerMod]
 Family: binomial  ( logit )
Formula: cbind(Fruit_1, Fruit_0) ~ Treatment + (1 | PlantID)

     AIC      BIC   logLik deviance df.resid 
   125.9    131.5    -59.0    117.9       26 

Scaled residuals: 
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.0793 -0.8021 -0.0603  0.6544  1.9216 

Random effects:
 Groups  Name        Variance Std.Dev.
 PlantID (Intercept) 1.449    1.204   
Number of obs: 30, groups:  PlantID, 10

Fixed effects:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)  -0.5480     0.4623  -1.185   0.2359   
TreatmentD   -1.1838     0.3811  -3.106   0.0019 **
TreatmentN   -0.3555     0.3313  -1.073   0.2832   
---
Signif. codes:  0***0.001**0.01*0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Correlation of Fixed Effects:
           (Intr) TrtmnD
TreatmentD -0.338       
TreatmentN -0.399  0.509

উত্তর:


12

জিএলএমএমগুলিতে নীতিগতভাবে "প্রতিটি প্রভাব দ্বারা ব্যাখ্যা করা অনুপাতের বৈকল্পিক" এর এনালগ পাওয়া গেলেও বিভিন্ন জটিল কারণ রয়েছে (মডেলের কোন স্তরেরটি আপনি "সম্পূর্ণ বৈকল্পিকতা" হিসাবে বিবেচনা করেন, এবং কীভাবে আপনি নমুনা পরিবর্তনের পরিমাণকে মীমাংসিত করেন? সর্বনিম্ন-স্তরের [এই ক্ষেত্রে দ্বিপদী] নমুনা বিতরণ)? নাকাগাওয়া এবং শচিলজেথ ( দোই : 10.1111 / জে .2041-210x.2012.00261.x) (জি) এলএমএমের জন্য আর ^ 2 গণনা করার জন্য একটি সাধারণ পদ্ধতি উপস্থাপন করেছে যা বাস্তুশাস্ত্রে বেশ জনপ্রিয় হয়েছে; Xu ET al 2003একটি অনুরূপ পন্থা গ্রহণ। নীতিগতভাবে এই পদক্ষেপটি সম্ভবত বিভিন্ন পদ দ্বারা ব্যাখ্যা করা বৈকল্পিকের অনুপাত বিবেচনা করার জন্য বাড়ানো যেতে পারে [তবে মনে রাখবেন যে এই পদ্ধতিতে বিবেচিত মডেলটিতে সমস্ত পদগুলির 'প্রকরণের অনুপাত' সম্ভবত 100% পর্যন্ত যোগ করতে পারে না - এটি হতে পারে হয় কম বেশি হয়]।

তবে, যদি আপনার পর্যালোচক পরিসংখ্যান সংক্রান্ত বিবরণে ঝুলিয়ে না রাখেন এবং "গুরুত্ব" এর আরও তাত্ত্বিক ব্যাখ্যায় সন্তুষ্ট হন, তবে আপনি উল্লেখ করতে পারেন যে উদ্ভিদের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মধ্যে অনুমানটি ১.২০, বৃহত্তমের মাত্রার খুব কাছাকাছি। চিকিত্সা প্রভাব (-1.18); এর অর্থ এই যে গাছপালা বেশ একটু, চিকিৎসা প্রভাব মাত্রার আপেক্ষিক পরিবর্তন হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে (যেমন, উদ্ভিদ প্রভাব 95% পরিসর আনুমানিক থেকে থেকে )।- 1.96 σ + 1.96 σ4σ1.96σ+1.96σ

দৃশ্যরূপে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


+1, আমি অ-রৈখিক মডেলগুলির জন্য উল্লেখ করে আপনার (আমি অনুকূল অনুভব করি) আগ্রহী । আপনি এখানে আলোচনায় কী নেবেন: কোন সিউডো-আর 2 পরিমাপ লজিস্টিক রিগ্রেশন (কক্স অ্যান্ড স্নেল বা নাগেলকার্কে) রিপোর্ট করার জন্য? R2
গুং - মনিকা পুনরায়

1
আমি কেবল বলছিলাম যে আমি এটি পাগল বা অজানা প্রশ্নযুক্ত প্রশ্ন মনে করি না। তবে উভয় শ্রেণিবদ্ধ কাঠামো এবং জিএলএম-জাতীয় মডেলগুলি কৃমির ক্যান খোলে যা একটি উত্তর চয়ন করা আরও কঠিন করে তোলে। আমি সাধারণত বিরক্ত করি না, তবে আমি দেখতে পাচ্ছি যে লোকেরা কেন যুক্তিসঙ্গত উপায়ে মডেলের শর্তগুলির যথাযথতা বা শর্তগুলির আপেক্ষিক গুরুত্ব পরিমাপ করে এমন নম্বরগুলি খুঁজতে চেষ্টা করতে চান।
বেন বলকার

এটা যুক্তিযুক্ত। বিটিডব্লিউ, আপনি আমার পরামর্শ সম্পর্কে কী ভাবেন যে ডাব্লু / 10 গাছপালা, 3 চিকিত্সা এবং এন = 30, ওপি স্থির প্রভাব হিসাবে উভয়কেই কোনও মডেল ফিট করতে পারে? আমি অবশ্যই এটি সঠিক চূড়ান্ত মডেল হব তা অবশ্যই মনে করি না, তবে গাছপালার মধ্যে বৈচিত্র আছে কিনা তা পরীক্ষা করার এবং এটি উভয় ভেরিয়েবলকে তুলনার জন্য একই ধরণের রাখার সম্ভাব্য অনুমতিযোগ্য উপায় হিসাবে আমাকে আঘাত করে।
গুং - মনিকা পুনরায়

আমার কাছে যুক্তিযুক্ত মনে হচ্ছে
বেন বলকার

গাংয়ের পরামর্শ মতো স্থির প্রভাব হিসাবে আমি ট্রিটমেন্ট এবং প্ল্যান্ট উভয়েরই একটি মডেল ফিট করি এবং প্ল্যান্টের মেয়াদটি খুব বেশি পি-ভ্যালু (পি = 0.3) থাকে had আপনি কি বলছেন যে, "উদ্ভিদ স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মধ্যে অনুমানটি 1.20, বৃহত্তম চিকিত্সার প্রভাবের (-1.18) এর মাত্রার খুব কাছাকাছি অবস্থিত, এটি কি কি অদ্ভুত বলে মনে হচ্ছে"? এটি কেন 2 টি স্থির প্রতিক্রিয়া সহ একটি আনোভাতে তুচ্ছ হিসাবে প্রদর্শিত হবে?
jwb4

3

আপনি যা চান তা হ'ল তার ভেরিয়েন্সPlantID হয় কিনা তা পরীক্ষা করা । যাইহোক, এটি চালানোর চেষ্টা করার জন্য একটি অদ্ভুত পরীক্ষা, কারণ নাল মানটি অনুমোদিত জায়গার সীমানায় at এই ধরনের পরীক্ষাগুলি এখনও চালানো হয়, তবে তাদের সাথে প্রচুর লোক খুব অস্বস্তি বোধ করে। 0

আপনার ক্ষেত্রে, উদ্ভিদ প্রতি আপনার একাধিক ব্যবস্থা রয়েছে, সুতরাং একটি দ্রুত এবং নোংরা পদ্ধতির PlantIDএকটি নির্দিষ্ট প্রভাব হিসাবে একটি মডেল চালানো এবং সেই প্রভাবটি পরীক্ষা করা।


1

আপনার পর্যালোচকটির সহজ উত্তর হ'ল "হ্যাঁ"। যদি তিনি আপনাকে র্যান্ডম এফেক্টের বিভিন্নতা 0 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক কিনা তা পরীক্ষা করতে জিজ্ঞাসা করছেন, আপনার কাছে কয়েকটি বিকল্প রয়েছে। নোট করুন যে অনেক স্মার্ট লোক পরীক্ষা করে অস্বস্তি বোধ করছে যদি এলোমেলো প্রভাবের রূপগুলি 0 থেকে আলাদা হয়।

সিম্পলস্ট হ'ল সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা, যদিও বেশিরভাগের দ্বারা সুপারিশ করা হয় না। সীমানায় পরীক্ষা করার সময় এগুলি খুব রক্ষণশীল হয় (যেমন আপনার 0 এর বিবর্তনের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করছেন যা এটি যত কম যায় তত কম)। সেখানে থাম্বের একটি নিয়ম আছে যে পি মানটি এটির চেয়ে দ্বিগুণ।

বেশিরভাগ জায়গায় প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি হ'ল প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ। আপনি প্যাকেজ bootMerথেকে ব্যবহার করতে পারেন lme4। নিশ্চিত করুন যে আপনার সেটটি আপনার লিমার ফাংশনের আরএএমএল প্যারামিটারটি মিথ্যাতে নির্ধারণ করেছে, অন্যথায় আপনার বৈকল্পিক সময়ের 100% এর বেশি হবে (বা এটির কাছাকাছি ... আসলে এটি সম্ভবত 0 এর চেয়ে প্রায় 100% বেশি হবে) যাইহোক সময়)।

কিছু টিপস এবং আরও সংস্থানগুলি:

http://glmm.wikidot.com/faq (এলোমেলো প্রভাব গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা আমি কীভাবে পরীক্ষা করতে পারি? শিরোনাম)

নির্দিষ্ট প্রভাবের জন্য পলমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ পরীক্ষা

http://www.r-bloggers.com/using-bootmer-to-do-model-comparison-in-r/


মডেল তুলনার জন্য এই লুসিড (এবং প্রম্পট!) গাইডের জন্য ধন্যবাদ। তবে আমি এলোমেলো ভেরিয়েবলের প্রভাবটির "বিশালতা" কীভাবে ব্যাখ্যা করব? অর্থাত্, আমার র্যান্ডম ভেরিয়েবলের দ্বারা ব্যাখ্যা করা বৈকল্পিকটি স্থির ভেরিয়েবল (চিকিত্সা) দ্বারা বর্ণিত পরিবর্তনের সাথে কীভাবে তুলনা করব? আমার ধারণা আমি বুটস্ট্র্যাপড এলআরটি পরীক্ষার ফলাফলগুলি থেকে কীভাবে উত্পন্ন হয় তা দেখছি না।
jwb4

0

ইন একাধিক নমুনা কোচরান এর প্রশ্নঃ টেস্ট , তারা দুই মডেলের ফলাফল (র্যান্ডম প্রতিক্রিয়া ছাড়াই এক এবং র্যান্ডম প্রভাব সঙ্গে একটি) তুলনা করতে anova ব্যবহার করুন।

জালেরো দ্বীপপুঞ্জের জাইরো রোচা বিশ্ববিদ্যালয়

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.