প্রশ্ন ট্যাগ «lme4-nlme»

আমি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি lmeথেকে nlmeথেকে প্রতিলিপি ফলাফলে প্যাকেজ aovপুনরাবৃত্তি পরিমাপ করে ANOVAs জন্য। আমি এটি একটি একক-ফ্যাক্টর পুনরাবৃত্তি ব্যবস্থা পরীক্ষার জন্য এবং একটি-বিষয় ফ্যাক্টর এবং একটি-বিষয় ফ্যাক্টরের মধ্যে একটি দ্বি-ফ্যাক্টর পরীক্ষার জন্য করেছি, তবে এর মধ্যে দুটি সহ একটি দ্বি-ফ্যাক্টর পরীক্ষার জন্য এটি করতে আমার সমস্যা হচ্ছে - …

19 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

আমার একটি দ্বিপদী বিতরণ এবং লগইট লিঙ্ক ফাংশন সহ একটি জিএলএমএম রয়েছে এবং আমার অনুভূতি রয়েছে যে তথ্যটির একটি গুরুত্বপূর্ণ দিকটি মডেলটিতে ভালভাবে উপস্থাপন করা হয়নি। এটি পরীক্ষা করতে, আমি লগিট স্কেলে লিনিয়ার ফাংশন দ্বারা ডেটাটি ভালভাবে বর্ণিত কিনা তা জানতে চাই। সুতরাং, আমি জানতে চাই যে অবশিষ্টাংশগুলি ভাল আচরণ …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

এই ডেটা বিবেচনা করুন: dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

আমি জানি যে মিশ্র মডেলগুলির একটি সুবিধা হ'ল তারা ডেটাগুলির জন্য ভেরিয়েন্স-কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয় (যৌগিক প্রতিসাম্য, অটোরিগ্রেসিভ, আনস্ট্রাকচার্ড ইত্যাদি) তবে lmerআর-তে ফাংশন এই ম্যাট্রিক্সের সহজ স্পেসিফিকেশনের অনুমতি দেয় না। lmerডিফল্টরূপে কাঠামো কী ব্যবহার করে এবং সহজেই এটি নির্দিষ্ট করার কোনও উপায় নেই তা কি কেউ জানেন ?

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

আমি বুঝতে পারি যে আমরা যখন র‌্যান্ডম এফেক্টস (বা মিশ্র প্রভাব) মডেলগুলি ব্যবহার করি তখন আমরা বিশ্বাস করি যে কয়েকটি গ্রুপিং ফ্যাক্টারে কিছু মডেল প্যারামিটারগুলি এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হয়। আমার এমন একটি মডেল ফিট করার আকাঙ্ক্ষা রয়েছে যেখানে একটি গ্রুপিং ফ্যাক্টর জুড়ে প্রতিক্রিয়াটি স্বাভাবিক এবং কেন্দ্রীভূত করা হয়েছে (পুরোপুরি নয়, তবে …

18 mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  lme4-nlme  intraclass-correlation 

পটভূমি: দ্রষ্টব্য: আমার ডেটাসেট এবং আর-কোড পাঠ্যের নীচে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে আমি আরআইকে lme4 প্যাকেজ ব্যবহার করে উত্পন্ন দুটি মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলির সাথে তুলনা করতে এআইসি ব্যবহার করতে চাই Each প্রতিটি মডেলের একটি নির্দিষ্ট প্রভাব এবং একটি এলোমেলো প্রভাব রয়েছে। নির্দিষ্ট প্রভাব মডেলগুলির মধ্যে পৃথক, তবে এলোমেলো প্রভাব মডেলগুলির মধ্যে …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

এটি আমার ডেটা ফ্রেম: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) তারপরে আমি "মান" -এ 3 গোষ্ঠীর পার্থক্যের তুলনা করতে রৈখিক-মিশ্রিত প্রভাবগুলির মডেলটি চালিত করি, যেখানে "বিষয়" এলোমেলো গুণক: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) ফলাফলগুলি হ'ল: …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

শল্য চিকিত্সার সময় আমার কাছে 2 বিভিন্ন ধরণের চিকিত্সা করা রোগীদের কাছ থেকে তথ্য রয়েছে। হার্টের হারের উপর এর প্রভাবটি বিশ্লেষণ করা দরকার। হার্ট রেট পরিমাপ প্রতি 15 মিনিটে নেওয়া হয়। প্রদত্ত সার্জারির দৈর্ঘ্য প্রতিটি রোগীর জন্য পৃথক হতে পারে, প্রতিটি রোগীর 7 থেকে 10 এর মধ্যে হার্ট রেট পরিমাপ …

17 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

আমার গবেষণায় আমি বেশ কয়েকটি মেট্রিক দিয়ে কাজের চাপ পরিমাপ করব। হার্ট-রেট ভেরিয়েবিলিটি (এইচআরভি), ইলেক্ট্রোডার্মাল অ্যাক্টিভিটি (ইডিএ) এবং সাবজেক্টিভ স্কেল (আইডাব্লুএস) সহ সাধারণীকরণের পরে আইডব্লিউএসের তিনটি মান রয়েছে: স্বাভাবিকের চেয়ে কাজের চাপ কম কাজের চাপ গড়ে কাজের চাপ স্বাভাবিকের চেয়ে বেশি। শারীরবৃত্তীয় ব্যবস্থাগুলি কতটা ভাল বিষয়গত কাজের চাপের পূর্বাভাস দিতে …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

R তে মডেল সূত্রগুলি y ~ x + a*b + c:d তথাকথিত উইলকিনসন স্বরলিপি : উইলকিনসন এবং রজার্স 1973, বৈকল্পিক বিশ্লেষণের জন্য কারখানা সংক্রান্ত মডেলগুলির সিম্বলিক বিবরণ ভিত্তিক । এই কাগজটি মিশ্র মডেলগুলির জন্য স্বরলিপিগুলি নিয়ে আলোচনা করেনি (যা সম্ভবত তখন বিদ্যমান ছিল না)। সুতরাং যেখানে মিশ্রিত মডেল সূত্রগুলি ব্যবহৃত …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

আমি আর glmerএর lme4প্যাকেজ থেকে ফাংশনটি ব্যবহার করছি এবং আমি bobyqaঅপটিমাইজারটি ব্যবহার করছি (অর্থাত্ আমার ক্ষেত্রে এটি ডিফল্ট)। আমি একটি সতর্কতা পাচ্ছি, এবং আমি এর অর্থ কী তা জানতে আগ্রহী। Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

আমার lmer()মডেলের আউটপুট বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে । এটি বিভিন্ন স্টেট ইন্টারসেপ্ট / স্টেটের এলোমেলো প্রভাব সহ একটি ফলাফল পরিবর্তনশীল (সমর্থন) এর একটি সাধারণ মডেল: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) ফলাফলগুলি summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance …

16 r  mixed-model  random-effects-model  lme4-nlme 

আমি MCMCglmmপ্যাকেজটি সম্প্রতি ব্যবহার করছি । ডকুমেন্টেশনে আর-কাঠামো এবং জি-কাঠামো হিসাবে যা উল্লেখ করা হয়েছে তাতে আমি বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। এগুলি এলোমেলো প্রভাবগুলির সাথে সম্পর্কিত বলে মনে হয় - বিশেষত তাদের উপর পূর্ববর্তী বিতরণের জন্য প্যারামিটারগুলি নির্দিষ্ট করে তবে ডকুমেন্টেশনের আলোচনায় ধারণাটি অনুমান করা হয় যে পাঠক জানেন যে এই …

16 r  bayesian  mixed-model  lme4-nlme 

ধরা যাক আমাদের একটি মডেল আছে 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 …

16 mixed-model  lme4-nlme  overfitting  singular 

আমি lme4::glmer()দ্বিপদী জেনারেলাইজড মিশ্র মডেল (জিএলএমএম) এর উপর নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে ফিট করতে ব্যবহার করার চেষ্টা করছি যা বাইনারি নয়, তবে শূন্য এবং একের মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। এই পরিবর্তনশীলটিকে কেউ সম্ভাবনা হিসাবে ভাবতে পারে; এটি আসলে হয় সম্ভাব্যতা হিসাবে প্রতিবেদন মানুষের বিষয় দ্বারা (একটি পরীক্ষা যে আমি সাহায্যের বিশ্লেষণ)। …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme