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xtreg를 사용하여 개별 그룹 및 예상 값에 대한 무작위 효과 차단을 얻고 싶습니다. 그러나 모든 예측 명령은 모든 그룹에 상수 값을 채우기 만합니다. 데이터의 사용하여 1 년 : xtset group // set panel xtreg outcome, re predict u predict xb

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R : coxme 패키지의 lmekin에서 r 제곱을 추출하는 법

가족 효과가있는 혼합 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지 알아 내려고합니다. lmekin 함수에서 r 제곱 값을 추출 할 수 있습니까? 그렇다면 각 공변량에 대해 부분적 r 제곱 값을 추출 할 수 있습니까? 예 : model= lmekin(formula = height ~ score + sex + age + (1 | IID), data = phenotype_

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레벨 -3 랜덤 요격 지정 R

120 명, 6 회 측정 한 종단 연구를 분석하기 위해 R에 lmer() 함수 (lme4 패키지)를 사용하고 있습니다. 첫번째 경우에,이 같은 모델을 지정 : library(lme4) model1 = lmer(DV ~ 1 + X1*X2 + (1+X1|SubjectID), REML="false") X1은 시변 변수 (레벨 1) 및 X2 피사체 수준 변수

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전반적인 F- 통계를 임의의 효과를 가진 모델로 구성하는 방법

저는 lme4에서 lmer 함수를 사용하고 있습니다. 예측 모델을 만들 수 있도록 독립 변수에 대한 계수를 제공하지만 실제로는 그렇지 않습니다. 각 요인에 대한 F 통계를 제공하십시오. 나는 그 (F 통계)를 온라인으로 가져 오는 방법을 찾으려고 노력했고 nlme의 anova 함수가 F 통계를 제공한다고 말했고 ...이 함수는 나에게주는 것이지 만 분자 자

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로지스틱 회귀 (glmmML)를 사용하여 R에서 패널 데이터를 분석하는 방법은 무엇입니까?

현재 CEO 퇴사 확률에 대한 연구를하고 있습니다 (왼쪽의 경우 이진 변수 = "1"). 내 데이터는 2013 년 -2015 년 동안 51 명의 개인이 참여한 50 개 회사의 패널 데이터 불균형입니다. glmmML 패키지를 사용하여 두 개의 회귀 모델 (고정 및 임의 효과)을 실행하려고했습니다. 그러나 다음 경고 메시지가 표시됩니다. pdata <- plm

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은 어떻게 저장/나는 lsmeans을 사용하고

내 데이터의 시간 의존성 조사 기능을 R에 lsmeans 함수의 출력에서 추정 및 SE를 참조 않습니다 lme=lme(attraction~factor(time),random=~1|id, data=na.exclude(subject)) lme.lms=lsmeans(lme, "time") summary(lme.lms) time lsmean SE d

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JAGS/WinBUGS에서 중첩 된 임의 효과 N/A

JAGS에서 다음 중첩 임의 효과 모델을 피팅하는 데 관심이 있습니다. SAS 코드 proc nlmixed data=data1 qpoints=20; parms beta0=2 beta1=1 ; bounds vara >=0, varb_a >=0; eta = beta0+ beta1*t+ b2+b3; p = exp(eta)/(

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GLMM에서 무작위 효과의 최상의 구조 선택

고정 된 용어로 시작하기 전에 GLMM에서 최상의 임의 효과 구조를 선택하려고합니다. 이를 위해 고정 효과와 그 상호 작용 (최적 모델 이상)을 모두 포함시킨 다음 임의의 요인을 여러 가지 조합으로 시도합니다. lmer() 공식을 사용하고 있습니다. 모델은 REML로 추정되었습니다. 그런 다음 각 모델의 AIC()를 구하여 비교합니다. 하지만 무작위 효과가

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lmer에서 임의의 효과를 수정하는 방법

lmer-model에서 임의의 효과를 수정 (덮어 쓰기) 할 수있는 방법이 있습니까? 고정 효과가 슬롯은 [email protected]라고 내가 사용하는 고정 효과를 변경할 수 : [email protected][1] <- 0.5 임의 효과에 대해이 작업을 수행하기 위해 비슷한 방법이 있나요? lmer 오브젝트는 이미 임의의 효과를 포함하고 있거나 나

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Python Statsmodels Mixedlm (혼합 선형 모델) 무작위 효과

Statsmodels Mixedlm의 출력에 대해 다소 혼란스러워하며 누군가가 설명하기를 바라고 있습니다. 이전의 두 판매 가격/각 속성의 판매 날짜를 포함하여 단독 주택에 대한 대규모 데이터 세트가 있습니다. 이 전체 데이터 세트를 지오 코딩하고 각 속성에 대한 고도를 가져 왔습니다. 표고와 부동산 가격 상승 간의 관계가 각 도시마다 다른 방식을 이해하려