使用先前估计的值重新启动混合效应模型估计
我正在使用lme4包中的lmer()来估计混合效应模型。这很有效，但现在我想运行一定数量的迭代估计过程，然后通过指定起始值来恢复该过程，就像上次估计过程计算的那样。 根据?lmer的帮助文档，可以通过设置以下参数实现： start - 这些是新的起始值，根据帮助文档，可以从拟合模型中提取...
R中的交叉重复效应和AR1协方差结构的线性混合模型
我拥有来自参与者（part）的受试者内生理数据，他们都在三轮（round）中查看刺激物（阅读报纸），每个轮次有五份报纸（paper），每个报纸中都有不同数量的访问（visit）。我有两个固定因素（CONDhier和CONDSbund）加上交互作用来预测生理状态（例如EDA），通常是自回归的。我...
如何在混合效应模型中获取系数及其置信区间？
在 lm 和 glm 模型中，我使用函数 coef 和 confint 来达到目标:m = lm(resp ~ 0 + var1 + var1:var2) # var1 categorical, var2 continuous coef(m) confint(m) 我现在将随机效应添加到模型中...
lme4::lmer报告“固定效应模型矩阵秩不足”，我需要修复吗？如何修复？
我正尝试使用混合效应模型，将其余的列作为预测变量来预测F2_difference，但是我收到了一个错误信息： fixed-effect model matrix is rank deficient so dropping 7 columns / coefficients. 根据这个...
从lme拟合中提取预测带。
我有以下模型 x <- rep(seq(0, 100, by=1), 10) y <- 15 + 2*rnorm(1010, 10, 4)*x + rnorm(1010, 20, 100) id <- NULL for(i in 1:10){ id <- c(id...
如何使用lme4比较没有随机效应的模型和有随机效应的模型？
我可以使用nlme包中的gls()函数来建立没有随机效应的mod1模型。 然后，我可以使用lme()函数来建立包含随机效应的mod2模型，并通过AIC对比mod1和mod2。 mod1 = gls(response ~ fixed1 + fixed2, method="REML", data...
R中的大固定效应二项回归
我需要在一个相对较大的数据框上运行逻辑回归，该数据框有480,000个条目和3个固定效应变量。固定效应变量A有3233个级别，变量B有2326个级别，变量C有811个级别。总的来说，我有6370个固定效应。数据是横截面的。如果我无法使用正常的glm函数运行此回归，因为回归矩阵似乎太大而无法放入...
在R中加速lmer函数
我想分享一些关于如何使用lme4软件包在R中改进线性混合效应模型拟合时间的想法。 数据集大小：该数据集大约有400,000行和32列。不幸的是，无法透露数据的性质。 假设和检查：假定响应变量来自正态分布。在模型拟合过程之前，使用相关表和alias函数检查变量是否存在共线性和多重共线性。 ...
混合效应 logistic 回归
我正试图在Python中实现混合效应逻辑回归。作为比较的一点，我使用了R中lme4包中的glmer函数。 我发现statsmodels模块有一个BinomialBayesMixedGLM, 可以拟合这样的模型。但是，我遇到了一些问题： 我认为statsmodels函数文档并不完全有用或明确，...
在R中使用glm（..）获取95％置信区间
这里是一些数据dat = data.frame(y = c(9,7,7,7,5,6,4,6,3,5,1,5), x = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6), color = rep(c('a','b'),6)) 以及如果您希望的话，这些数据的情节。require(ggplot...