1
কেন আনোভা () এবং ড্রপ 1 () জিএলএমএমগুলির জন্য আলাদা উত্তর সরবরাহ করে?
আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …
10
r
anova
glmm
r
mixed-model
bootstrap
sample-size
cross-validation
roc
auc
sampling
stratification
random-allocation
logistic
stata
interpretation
proportion
r
regression
multiple-regression
linear-model
lm
r
cross-validation
cart
rpart
logistic
generalized-linear-model
econometrics
experiment-design
causality
instrumental-variables
random-allocation
predictive-models
data-mining
estimation
contingency-tables
epidemiology
standard-deviation
mean
ancova
psychology
statistical-significance
cross-validation
synthetic-data
poisson-distribution
negative-binomial
bioinformatics
sequence-analysis
distributions
binomial
classification
k-means
distance
unsupervised-learning
euclidean
correlation
chi-squared
spearman-rho
forecasting
excel
exponential-smoothing
binomial
sample-size
r
change-point
wilcoxon-signed-rank
ranks
clustering
matlab
covariance
covariance-matrix
normal-distribution
simulation
random-generation
bivariate
standardization
confounding
z-statistic
forecasting
arima
minitab
poisson-distribution
negative-binomial
poisson-regression
overdispersion
probability
self-study
markov-process
estimation
maximum-likelihood
classification
pca
group-differences
chi-squared
survival
missing-data
contingency-tables
anova
proportion