현재 실험 데이터가 있습니다. 따라서 나는 2 개의 다른 치료법에 무작위로 배정 된 일부 개인에 관한 자료를 가지고있다. 각 치료마다 3 회의 세션을 실행했습니다. 각 세션에서 참가자들은 일련의 결정을 내려야했다. (1) 개인과 이후, (2) 세션에 의해 표준 오류를 클러스터링에 대한 임의 효과를 포함하는 모델로 치료의 효과를 추정 : 내가하고 싶은 무엇
obj = coxph (... + frailty (id))를 사용하는 경우 오브젝트는 obj $ frail로 추출 할 수있는 각 개인의 약한 추정치도 리턴합니다. 아무도 이러한 견적을 얻는 방법을 알고 있습니까? 그들은 경험적 베이 즈가 추정 한가? 감사합니다. 는 frailty의 기본 분포가 ?frailty 페이지에서 볼 수 있습니다
r 또는 stata에서 임의의 효과가있는 장애물 모델을 만들려고합니다. glmmADMB 패키지를 살펴 보았지만 R로 다운로드 할 때 문제가 발생하여 Cran 패키지의 문서를 찾을 수 없습니다. 이 패키지는 아직 사용할 수 있습니까? 누구든지 무작위 효과가있는 장애물 모델을 성공적으로 추정하는데 사용 했습니까? 다른 방법으로 이것을 계산하려면? 어떤 유형의
하나 이상의 예측 변수가있을 때 혼합 모델의 무작위 절편이나 기울기를 플로팅 할 수 있습니까? 한 예측으로 I는 다음과 같이 할 것 : #generate one response, two predictors and one factor (random effect)
resp<-runif(100,1, 100)
pred1<-c(resp[1:50]+rnorm(50
전후 기울기 접근 방식을 사용하여 산업 발전의 생물학적 영향을 측정하려고합니다. R에서 선형 혼합 모델 접근법을 사용하고 있으며 적절한 모델, 특히 임의 효과를 지정하는 데 문제가 있습니다. 나는 이것을 조사하는데 많은 시간을 보냈지 만 지금까지 명확한 해결책을 찾지 못했습니다. 적어도 이해할 수있는 것은 아닙니다. 나는 LMM (그리고 그 문제에있어 R)
에서 임의 효과 모드 추출 내가 lmer()로 불리는 만든 mer 개체가 있습니다. ranef()으로 랜덤 효과를 얻을 수 있지만 각 무작위 효과에 해당하는 관측 수를 갖고 싶습니다. 쉬운 방법이 있습니까? 추가 정보 : 나는 위의 자신을 아주 분명하게하지 않았을 수 있습니다. 내가 병원에 대한 병원 및 임의 차단 내에서 클러스터 환자와 간단한 2
측량 데이터를 사용하여 임의 효과가 포함 된 모델로 이진 결과를 예측하려고합니다. 아래 샘플링 디자인에 대한 설명을 포함 했으므로 내 설문 가중 접근법에 대해 자유롭게 의견을 말하십시오. 나의 주요 질문은 조사 가중 모델에 무작위 효과를 포함시키는 방법입니다. 여기까지 코드는 다음과 같습니다. # Libraries
library(survey)
# Mak