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GLMM:标准化与实尺度变量表示模型

我在 glmm 调整之前标准化了输入变量,但在最终图中,我的变量和预测值的实际规模存在问题。在我的示例中: 我做: #Packages library(lme4) library(…

人│生佛魔见 2025-01-17 11:14:02 2 0

如何在 R 中的多列中执行具有三组、三个时间点和一个因变量的双向混合方差分析

我从大脑中的几个感兴趣区域(fMRI)中提取了时间序列,并且在与大脑中两个节点之间的相关性相对应的列下为每个受试者添加了成对相关性(Fisher-Z)值…

风铃鹿 2025-01-16 23:05:56 4 0

用“时间”拟合广义线性混合效应模型是否有效?作为连续固定效应,但分类随机效应?

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 ...似乎“时间”必须作为随机效应分量的一个因素进行拟合,即 glmm…

九厘米的零° 2025-01-16 07:43:15 6 0

贝叶斯先验估计线性模型

我正在尝试使用 BUGS Nimble 制作这个混合线性模型。我对如何将分类变量 z 放入代码中感到困惑,因为当我尝试 gamma* z 时,它给了我 ops.factor 错误…

2025-01-15 12:19:06 1 0

R:混合模型 - 如何使用同一变量的先前值来预测变量

我与多级模型作斗争,并准备了一个可重复的示例来清楚地说明这一点。 假设我想使用之前获得的身高值以及他们之前的体重值(使用这样的数据框)来预测 …

倾城°AllureLove 2025-01-15 08:43:46 2 0

如何手动计算混合模型中的残差和随机效应方差?

我有以下混合模型: mod<-lmer(NO.TRANS~SEX+(1|ID),REML=F) 当我检查摘要时,我得到: Linear mixed model fit by maximum likelihood ['lmerMod'] F…

失而复得 2025-01-14 04:11:40 1 0

使用 R 建模时间趋势(混合模型)

我有一个问题,但似乎无法解决。 我有大约 2000 个不同 VPN 的数据。我在四个时间点询问他们的精神状态(“Psychisch”)。如果我查看散点图中的不同…

断爱 2025-01-12 03:04:27 2 0

用于不平衡嵌套设计的线性混合模型

我从我的实验设计中收集了以下数据集。我有两个物种(sp1和sp2),在sp1中我有两个种质(a1和a2),它们是不同类型的材料(L和CV),然后在每个种质中…

愁以何悠 2025-01-12 01:44:49 1 0

lme 找不到设置相关/协方差结构和权重的函数

我目前正在尝试拟合多元混合模型。 我试图包含权重和协方差结构,如下所示: model <- nlme::lme(fixed = ..., data = ...., random = ..., weights =…

污味仙女 2025-01-11 16:56:04 9 0

为什么使用 lme4 的线性混合模型的输出显示一个因子水平而不是另一个水平?

我正在使用 lme4 包并运行线性混合模型,但我很困惑,但输出并期望我遇到错误,即使我没有收到错误消息。 基本问题是当我拟合像 lmer(Values ~ stimul…

高速公鹿 2025-01-10 20:48:23 2 0

如何使用混合模型进行事后测试< SPSS 上的广义混合构建器

我正在 SPSS 中使用“混合模型”下的“广义混合”选项来运行 GLMM。我有一个重复措施设计。我正在观察重复的训练(5)是否对狗接近(是/否)三个碗位…

帅冕 2025-01-09 03:24:37 3 0

非线性混合模型:我做错了什么?

我正在处理一个由三列组成的数据集: 患者 ID (ID)、时间和宫颈扩张 (CD)。对于无法共享我的数据,我提前表示歉意,因为它是机密的,但我在下面提供了…

羁客 2025-01-09 02:58:11 6 0

Broom.mixed exp 模型预测

我想请求一些帮助来绘制我的模型的预测值以及 lmer() 估计生成的方程。 所以,我得到的数据是不同老鼠在不同日期的质量体积。每只老鼠都有不同的时间…

自此以后,行同陌路 2025-01-09 02:32:50 8 0

获取 nlme 或 lme4 中固定效应的广义最小二乘均值

可以使用 model.tables 函数获得 aov 对象的最小二乘均值及其标准误差: npk.aov <- aov(yield ~ block + N*P*K, npk) model.tables(npk.aov, "means"…

执笏见 2024-12-19 12:14:16 4 0
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