与随机效应项统计模型分析相关的编程问题,也有不同的:重复测量,分层,多层次模型
为什么我在运行零膨胀负二项式混合模型时收到“二元运算符的非数字参数”错误?
我正在尝试运行零膨胀负二项式混合模型。我进行了一项实验,给成年蜗牛提供富磷饮食和贫磷饮食(P)。这些蜗牛都是
以“时间”作为连续固定效应,但分类随机效应来拟合广义线性混合效应模型是否有效?
我想使用 R 包 glmmTMB 中的 AR1 相关结构来拟合广义线性混合效应模型。检查文档后 ……看来“时间”一定是……
我正在使用 lme4 包进行线性混合效应建模 混合效应模型为: FM01 <- lmer(sublat <- goal + (1|userid)) The above command returns an S4 object called fm01. This obj...
这个问题是关于如何从S4 lme模型摘要对象中删除部分字符串。 假设这是我的模型。 # ----预备工作-------------------------------------------- ------------ 图书馆...
nlminb 问题,收敛错误代码 = 1 消息 = 达到迭代极限但未收敛 (10)
我正在尝试使用 R 中的库(nlme)和 lme 函数找到适合我的数据的最佳模型。这是当斜率固定时我的模型: 固定绳长 <- lme(EnergyCost~ RopeLength, data = ...
我正在尝试在Python中实现混合效应逻辑回归。作为比较,我使用 R 中 lme4 包中的 glmer 函数。 我发现 statsmodels 模块 h...
使用非线性混合效应模型 (nlme) 的预测变量进行预测的置信区间
我正在尝试使用 Ben Bolker 描述的 bootstrap 方法为非线性混合效应模型生成 95% 的置信区间。我可能误解了所使用的一些功能。我...
我正在尝试找到估计比值比置信区间的最佳方法,作为 CLMM 输出的一部分。我在 R 中工作,我的模型看起来像这样: 型号 <- clmm(Rating ~
在 lm 和 glm 模型中,我使用函数 coef 和 confint 来实现目标: m = lm(resp ~ 0 + var1 + var1:var2) # var1 分类,var2 连续 系数(m) 限制(m) 现在我添加了随机效果...
我正在寻找一种令人愉悦且信息丰富的方式来可视化混合模型,其中响应变量和预测变量都是二元的。 m_0 <- glmer(Preselected_0 ~ N_G_altnt_Q_YN + (
我想使用 nlme::lme (底部的数据)在模型中指定不同的随机效应。随机效应是: 1) 截距和位置随主体而变化; 2) 截距随比较而变化...
如何在 R 中拟合序数(3 个级别)逻辑混合效应模型?我想它就像一个 glmer,除了三个结果级别之外。 数据结构 Patientid Viral_load 依从性
我对完全随机区组设计中的浪费率进行了实验,并评估了多年来的土壤肥力和树木高度/直径。哪个型号最适合这个d...
我想对以下格式的 60M 观测值运行混合模型(使用 lme4::lmer);除了连续因变量之外,所有预测变量/因变量都是分类变量...
我有 ID、重复认知测量 (cog1-cog6) 和开始时药物 (SSRI) 的数据。我最终将运行混合程序来确定当时认知得分之间的关联
我使用 MuMIn::model.avg() 函数生成一组顶级模型,这些模型占所有考虑模型权重的 95%。使用这个模型平均对象,我还生成了预测…
我的问题更具理论性,但如果有帮助的话我也可以创建一个最小的例子。 我计算了一个具有随机截距和随机斜率的随机效应模型(glmer(dv ~ 固定效应 + (1 +
为 lmer 函数 (lme4-Package) 找到 pdIdent (nlme-Package) 的等效项
我想知道是否可以使用函数 lme(nlme 包)和 pdIdent-line 将简单的混合模型分析“翻译”为 lmer(包
我正在 R 中拟合分段线性混合回归。我知道我可以使用 nlme 包中的 lme,然后使用分段来执行分段线性混合回归。然而,读完后
根据混合效应 Cox 模型 (coxme) 预测生存率和 95% 置信区间
我使用 coxme 包安装了混合效果 cox 模型。该模型包括作为固定效应和随机截距的两级变量。 我想预测生存概率和 95% 的置信度