মিশ্র প্রভাবের মডেলগুলির জন্য ভবিষ্যদ্বাণী: এলোমেলো প্রভাবগুলির সাথে কী করবেন?

Question

আসুন এই হাইপোটিকাল ডেটাসেট বিবেচনা করুন:

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 <- data.frame(dose=dose, response=response, 
                 subject=subject, group=group)

আমরা lmeপ্রতিক্রিয়াটিকে এলোমেলো প্রভাবের মডেল সহ ব্যবহার করতে পারি :

require(nlme)
model <- lme(response ~ dose + group + dose*group, 
             random = ~1|subject, df)

আমি predictএই মডেলটির ফলাফলটি ব্যবহার করতে চাই , উদাহরণস্বরূপ, গ্রুপ 1 এর জেনেরিক বিষয়ের প্রতিক্রিয়া 10 এর একটি ডোজ:

pred <- predict(model, newdata=list(dose=10, group=1))

তবে এই কোডটি দিয়ে আমি নিম্নলিখিত ত্রুটিটি পেয়েছি:

Error in predict.lme(model, newdata = list(dose = 10, group = 1)) : 
cannot evaluate groups for desired levels on 'newdata'

এ থেকে মুক্তি পেতে আমার যেমন করা দরকার, উদাহরণস্বরূপ

pred <- predict(model, newdata=list(dose=10, group=1, subject=5))

এটি যাইহোক, সত্যিই এটি আমার কাছে খুব একটা বোঝায় না ... বিষয়টি আমার মডেলটির একটি উপদ্রব কারণ, সুতরাং এর সাথে এটি অন্তর্ভুক্ত করার কী অর্থে আছে predict? যদি আমি কোনও সাবজেক্ট নম্বরটি ডেটাসেটে উপস্থিত না রাখি তবে তা predictফেরত দেয় NA।

predictএই পরিস্থিতিতে এই জন্য কাঙ্ক্ষিত আচরণ ? আমি কি সত্যিই সুস্পষ্ট কিছু মিস করছি?

Comments

model$X\beta + Z\gamma$$y \sim N(X\beta+Z\gamma, \sigma^2 I)$$Z$

— usεr11852

@ ব্যবহারকারী ১১৮৮২: কেবল স্পষ্ট করে বলতে, আমি একই বিষয়ে বারবার ব্যবস্থা নেওয়ার ক্ষেত্রে উদাহরণস্বরূপ, এটি ব্যবহার করার মতো মডেল হিসাবে ভাবছি।

— নিকো

$Z$

@ ব্যবহারকারী 11852: আমি একই বিষয়ে অনুমান খুঁজছি না। জনসংখ্যা অনুমানের জন্য আমি বিভিন্ন বিষয়ে বারবার ব্যবস্থা করি। আমি ইতিমধ্যে পরীক্ষাগুলির উত্তর পেয়েছি বলে আমি ইতিমধ্যে পরীক্ষিত বিষয়গুলির জন্য যত্ন নিই না ... নির্দিষ্ট গ্রুপের একটি নতুন বিষয় উদ্দীপকে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে তা আমি ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হতে চাই। গ্রেগ উত্তর সত্যিই সমস্যা সমাধান করে।

— নিকো 4'13

Answer 1

আপনি যদি সাহায্যের দিকে তাকান predict.lmeতবে দেখবেন এটির একটি levelযুক্তি রয়েছে যা নির্ধারণ করে কোন স্তরে ভবিষ্যদ্বাণী করা উচিত। ডিফল্টটি সর্বোচ্চ বা অন্তর্নিহিত যার অর্থ আপনি যদি স্তরটি নির্দিষ্ট না করেন তবে এটি বিষয় পর্যায়ে পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছে। যদি আপনি level=0আপনার প্রথম predictকলটির অংশ হিসাবে (উল্লেখ না করে subject) নির্দিষ্ট করে থাকেন তবে এটি জনসংখ্যা স্তরে পূর্বাভাস দেবে এবং কোনও বিষয় সংখ্যার প্রয়োজন হবে না।