) # 第四部分：从GLMM中得出推论 # 获取固定效应的系数估计和置信区间 # 获取随机效应的方差估计 VarCorr(mod_lmer2...两种模型都考虑了随机效应，但使用了不同的估计方法（lme使用最大似然法，lmer使用REML或ML）。 参数自助法似然比检验：与之前的自助法类似，但这次是针对固定效应部分的模型进行比较。...在此设置中，已知存在测试效果，因此每个阳性测试都是真正的阳性，每个阴性测试都是 II 类错误。可以根据步骤 3 的成功和失败次数计算测试的功效。 教程 本教程使用包含的数据集。...如果效果是真实的，我们是否有足够的功效来期待积极的结果？ 指定效应量 在开始功效分析之前，重要的是要考虑您感兴趣的效果大小类型。功效通常随效果大小而增加，较大的效果更容易检测。...例如，如果 _x _是研究年份，我们可能不愿意等待更长时间的结果。在这种情况下，增加研究地点的数量或每个地点的测量数量可能是更好的选择。
该如何评估计划时间呢？常规的做法有： 每个测试员的工作都有大量的任务构成，所以就需要制定测试任务清单，此为第一步。 有些任务只需进行一般描述，有些任务可以分解的相当细。...根据自己所能，对需要一天以上时间完成的任务单独列出一项。 估计每个任务会占用的时间，然后累加起来，再加上25%（根据公司具体情况，可多可少）的会议、培训和其他非项目工作，并以此估计所需的总时间。 ...说说我的思路： 类比法：如果做过类似的项目，可以类比以前的经验估计此次任务的时间； 利用模型估算：如果了解项目的长度或者复杂度，并且了解以当前公司将程度长度和复杂度与测试时间关联起来的数据为基础的模型，...note：使用类似的方法，测试经理可以估算出项目进展中任何时刻的测试员人数，越到项目后期（掌握的信息越多），估计也就更准确。 问题：测试计划按照2轮进行估算时间，这样做有什么利弊？...在我上一家公司，我的做法是让承担工作的人告诉我时间。把人带出来以后，自己很轻松。 总而言之，做出估计的人选应该是最注意花费多长时间的人，有时候这个人是经理，有时候可以是测试负责人，有时候谁也不是。
用随机截距对个体平均值进行建模 我们可以通过为每个参与者假设不同的随机截距来建立这些个体差异的模型；每个参与者都被分配了不同的截距值（即不同的平均声调），而混合模型基本上是为你估计这些截距。...aggregate(pitch ~ subject, FUN = "mean") 现在用lmer() ，我们可以估计每个参与者的平均值。...为了做到这一点，我们将为每个受试者包含一个随机截距，然后看一下估计的截距。...coef(lmer(pitch ~ (1 | subject)) #固定效应+随机效应的主体 ['（截距）'] + subject 请注意，估计值与实际平均音高相当接近，我们可以看到，各受试者的实际平均音高是估计值...此外，如果你要比较一个lm()和lmer()模型（即测试是否有必要使用任何随机效应），你也应该使用ML估计。
一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。每个学科都有许多例子，其中观察以某种形式的层次结构进行分组。 在这里，我想解释使用一个简单的例子， 如何使用R来构建分层线性模型。...我在整个三组中使用简单的一维数据集。在每个组内，自变量x和因变量y之间存在强正相关关系。...[,1] + fixef(lmer.alpha)[1] # [1] 5.4172624 1.1426413 -0.6239482 group.alpha # 固定效果是顶层截距...)$group[,1]) + fixef(lmer.alpha)[1] (ranef(lmer.beta)$group[,1]) + fixef(lmer.beta)[1] # Alpha随机效应图...每组只有一个单独的线性回归。对于蓝色和红色组，线条在大多数情况下非常适合数据，但对于只有三个数据点的绿色组，线条遍布整个地方，因为没有任何先验信息，估计数据的斜率和偏移量非常不确定。
重复性的解释如何改变？ 从保存的lmer对象中提取参数估计值（系数）。检查随机效应的输出。随机变异的两个来源是什么？固定效应指的是什么？ 在输出中，检查随机效应的标准差。...注意固定效应输出是如何提供均值估计值的，而随机效应输出则提供方差（或标准差）的估计值。 从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。 解释上一步中获得的重复性测量结果。...summary()的输出将显示两个随机变异的来源：单个鸟类之间的变异（鸟类截距），以及对同一鸟类进行的重复测量之间的变异（残差）。每个来源都有一个估计的方差和标准差。...生成lmer对象的方差分析表。这里测试的是什么效应，随机效应还是固定效应？解释方差分析结果。 *这是一个 "按实验对象 "的重复测量设计，因为每条鱼在每个实验下被测量一次。...使用拟合模型对象估计线性模型的参数（包括交互作用）。请注意，现在固定效应表中有许多系数。 在上一步的输出中，你会看到 "随机效应 "标签下的 "Std.Dev "的两个数量。
它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。...如何将混合模型拟合到数据 数据是正态分布的 如果你的数据是正态分布的， 你可以使用线性混合模型（LMM）。您将需要加载lme4软件包并调用lmer函数。...如果你的数据不正态分布 用于估计模型中效应大小的REML和最大似然方法会对数据不适用正态性假设，因此您必须使用不同的方法进行参数估计。...结束 ：了解你的数据 在熟悉数据之前，您无法真正了解哪些分析适合您的数据，熟悉这些数据的最佳方法是绘制它们。通常我的第一步是做我感兴趣的变量的密度图，按照我最感兴趣的解释变量来分解。 ?...这些随机效果看起来非常尖锐，不像白色噪音。所以让我们尝试用更多的迭代来重新设计模型。这是计算量更大，但产生更准确的结果。 ? 现在更接近线条周围的白色噪音，这意味着更好的模型。
因为它是随机的，我们并不关心它的作用，只是因为它会影响到模型，所以不得不考虑它。因此对于随机效应我们只估计其方差，不估计其回归系数。...数据来举例，该数据集是对美国人的收入情况进行调查所得到的，其中包括了年龄、教育、性别、时间和个体ID这几个变量，我们希望了解这些因素对收入的影响。...但这种方法导致每个回归所用到的样本减少，从而难以估计统计量的标准差。 多层回归模型的思路是前两者的折中，所以又称为部分汇集（partial pooling）。...(log(income) ~ cyear*sex +age+educ+(cyear|person),psid) lmer函数使用和lm是类似的，一般变量表示固定效应，括号内竖线右侧的person表示它是一个随机效应...summary、predict、resid进行进一步处理。
我们还可以看到.sig01，这是我们对随机效应变化的估计，是非常大且非常广泛的定义。...这表明我们的团队之间可能缺乏精确性 - 要么是因为群体之间的群体影响很小，要么得到更精确的估计的群体太少，我们每个群体中的单位太少，或者所有群体的组合都是以上。...让我们把注意力转向下一个随机效应。 探索组变化和随机效果 您很可能适合混合效果模型，因为您直接对模型中的组级变化感兴趣。目前还不清楚如何从结果中探索这种群体水平的变化summary.merMod。...数据框包含每个组的随机效果（这里我们只对每个学校进行拦截）。当我们要求lme4随机效应的条件方差时，它被存储在attribute那些数据帧的一个中作为方差 - 协方差矩阵的列表。...使用模拟和图来探索随机效应 一种常见的计量经济学方法是创建所谓的集团级术语的经验贝叶斯估计。不幸的是，关于什么构成随机效应项的适当标准误差甚至如何一致地定义经验贝叶斯估计，没有太多的一致意见。
因为它是随机的，我们并不关心它的作用，只是因为它会影响到模型，所以不得不考虑它。因此对于随机效应我们只估计其方差，不估计其回归系数。...但这种方法导致每个回归所用到的样本减少，从而难以估计统计量的标准差。 多层回归模型的思路是前两者的折中，所以又称为部分汇集（partial pooling）。...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。...剩余误差ε的方差估计值为105.06，地区随机效应的方差估计值g=25.95，但无统计学意义，表示地区间的变异不大（ 由于样本含量较小之故）。...在配合的8种协方差结构中， 综合考虑协方差参数个数及信息量指标值，特别是BIC以具有2个参数AR（1）的 ,AR（1）效果最好。 故选用AR（1）作为本例的方差协方差结构。
我之所以这样问，是因为使用第一个或第二个会导致不同的结果-在第一种情况下，我将删除X：ConditionB随机效应，并且无法估计X和X：ConditionB随机效应之间的相关性。...另一方面，使用blme允许我保留X：ConditionB并估计给定的相关性。...如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。...删除估计为零的字词。但是有时候，可以忽略不计的方差是合理的，但是希望将其保留在模型中。
在“固定效果”下，报告截距的估计值为5.078。我们还可以输出计算ICC。...现在，我们仅将它们添加为固定效果，而不添加为随机斜率。在此之前，我们可以绘制两种性别在效果上的差异。我们发现性别之间可能存在平均差异，但斜率（回归系数）没有差异。...第1层的两个预测变量（性别和外向性）均具有随机斜率。要在LMER中完成此操作，只需将随机斜率的变量添加到输入的随机部分。 (1|class)变成 (1+sex+extrav |class)。...然而，没有给出对随机效应的显着性检验，但是，可变性别的斜率的误差项（方差）估计很小（0.0024）。这可能意味着类别之间的SEX变量没有斜率变化，因此可以从下一次分析中删除随机斜率估计。...0.091外向的平均影响为0.453外向斜率的随机效应为0.035一层残差为0.552二层的残差为1.303具有随机斜率和跨水平交互作用的一层和二层预测 作为最后一步，我们可以在教师的经验和外向性之间添加跨层的交互作用
p=3230作为第一步，从一个不包含协变量的空模型开始 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。每所学校的截距，β 0J，然后设置为平均，γ 00，和随机误差ü 0J。...选择参数估计值报告固定效应的估计值。单击继续，然后单击确定。部分结果如下：这些结果对应于R＆B中的表4.2。下一步是估计一种平均数- 结果模型。...最后，单击Statistics以选择在输出中报告的内容。选中参数估计值旁边的复选框。单击继续，然后单击确定。输出的一部分如下：这与R＆B中的表4.3相对应。下一步是估计随机系数模型。...群体平均中心意味着从每个学生的个人SES中减去每个学生的学校的平均SES。不幸的是，meanses变量编码为-1,0,1，因此只是每个学校平均值的粗略指标。...为了更好地估计学校平均值，可以利用SPSS 中的Aggregate命令。分组中心变量的第一步是找到每个群集的平均值。转到数据→聚合出现“ 聚合数据”菜单。
在“固定效果”下，报告截距的估计值为5.078。 我们还可以输出计算ICC。...现在，我们仅将它们添加为固定效果，而不添加为随机斜率。在此之前，我们可以绘制两种性别在效果上的差异。我们发现性别之间可能存在平均差异，但斜率（回归系数）没有差异。...第1层的两个预测变量（性别和外向性）均具有随机斜率。要在LMER中完成此操作，只需将随机斜率的变量添加到输入的随机部分。 (1|class)变成 (1+sex+extrav |class)。...然而，没有给出对随机效应的显着性检验，但是，可变性别的斜率的误差项（方差）估计很小（0.0024）。这可能意味着类别之间的SEX变量没有斜率变化，因此可以从下一次分析中删除随机斜率估计。...0.091 外向的平均影响为0.453 外向斜率的随机效应为0.035 一层残差为0.552 二层的残差为1.303 具有随机斜率和跨水平交互作用的一层和二层预测 作为最后一步，我们可以在教师的经验和外向性之间添加跨层的交互作用
BMI 数据的类别的标签加载数据绘制数据潜在类轨迹建模的八步示例为了对纵向结果 yijk 进行建模，对于 k=1:K，类，对于个体 i，在时间点 j，tj可以使用许多建模选择。...其中假设残差方差不同模型 C：随机截距 解释是允许个体的初始体重不同，但假设每个班级成员遵循平均轨迹的相同形状和大小对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,其中随机效应分布模型...对于 k=1:K, classes, 对于个体 i, 在时间点 j, tj,其中假设随机效应分布为 第一步：选择随机效应结构的形式为了确定随机效应的初始工作模型结构，可以遵循 Verbeke 和 Molenbergh...的基本原理来检查没有随机效应的模型中每个 K 类的标准化残差图的形状。...LCTMdel_f第 5 步图形表示方法；绘制包含每个类的时间平均轨迹每个类具有 95% 预测区间的平均轨迹图，显示每个类内预测的随机变化plotpred <- predictYplototp个人水平的
我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告 结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。...将每个国家不同行业中不同等级的违约概率和转移概率相联系, 进而计算出风险价值( 迪迪埃、皮罗特, 2005) 。..., 也进一步证实了前面的自相关系数和偏自相关系数的检验结果。...2年的每个月的房地产信贷违约率进行预测, 为了直观地表示出违约率的变化趋势及其与CLI、CREIC、ECI三个变量之间的关系, 分别做出趋势图。...GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型
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