タグ付けされた質問 「glmm」

私のデザインは以下の通りです。 yyyはベルヌーイ応答です バツ1バツ1x_1は連続変数です バツ2バツ2x_2は2つのレベルを持つカテゴリ（変数）変数です 実験は完全に被験者の範囲内です。つまり、各被験者はと各組み合わせを受け取ります。x 2バツ1バツ1x_1バツ2バツ2x_2 これは、反復測定ロジスティック回帰のセットアップです。実験により、と 2つのオジーブが得られます。1 つはレベル1、もう1つはレベル2です。の効果は、レベル2の場合、レベル1と比較して、オギブの勾配がより浅く、切片が増加することです。x 1 x 2 x 2p （y= 1 ）p（y=1）p(y=1)バツ1バツ1x_1バツ2バツ2x_2バツ2バツ2x_2 を使用してモデルを見つけるのに苦労していlme4ます。例えば、 glmer(y ~ x1*x2 + (1|subject), family=binomial) 私が理解している限り、その1|subject部分はそれsubjectが変則的な効果であると言っています。しかし、とが反復測定変数であることを指定する方法はわかりません。最後に、被験者のランダム効果を含み、レベル1とレベル2の推定勾配と切片を与えるモデルが必要です。x 2バツ1バツ1x_1バツ2バツ2x_2

8 r  repeated-measures  glmm  lme4-nlme 

lme4R のパッケージを使用して、ロジスティック混合効果モデリングを行っています。 私の理解は、各変量効果の合計はゼロであるべきだということでした。 私が使用して混合モデル線形おもちゃを作るときはlmer、ランダム効果は、<通常、というのが私の信念を確認する のおもちゃ二項モデルではなく、（と私の本当の二項データのモデルで）をランダム効果の和の一部に〜 0.9。10−1010−1010^{-10}colSums(ranef(model)$groups) ~ 0 心配する必要がありますか？これをどのように解釈しますか？ これは線形おもちゃの例です toylin<-function(n=30,gn=10,doplot=FALSE){ require(lme4) x=runif(n,0,1000) y1=matrix(0,gn,n) y2=y1 for (gx in 1:gn) { y1[gx,]=2*x*(1+(gx-5.5)/10) + gx-5.5 + rnorm(n,sd=10) y2[gx,]=3*x*(1+(gx-5.5)/10) * runif(1,1,10) + rnorm(n,sd=20) } c1=y1*0; c2=y2*0+1; y=c(t(y1[c(1:gn),]),t(y2[c(1:gn),])) g=rep(1:gn,each=n,times=2) x=rep(x,times=gn*2) c=c(c1,c2) df=data.frame(list(x=x,y=y,c=factor(c),g=factor(g))) (m=lmer(y~x*c + (x*c|g),data=df)) if (doplot==TRUE) {require(lattice) df$fit=fitted(m) plot1=xyplot(fit ~ x|g,data=df,group=c,pch=19,cex=.1) plot2=xyplot(y ~ …

8 r  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

私がやりたいことは、リソース選択を評価するためのGLMMを構築することであり、変数のセットがあります（距離を表すものと土地被覆の％を表すもの）があります。 標準化する前に変数間の相関関係をテストできますか？最初に何をしたらいいのかよくわかりません。

7 correlation  glmm  standardization  ecology