random-effects

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我想用xtreg獲得隨機效應攔截個別團體和他們的預測值。然而，所有的預測命令只是填充所有組的常數值。利用1年數據： xtset group // set panel xtreg outcome, re predict u predict xb

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R中具有許多自變量（固定效應）的非線性模型

我試圖擬合一個非線性模型，其中有近似50個變量（因爲有一年固定效應）。問題是我有不能寫入完整的公式向下像 nl_exp = as.formula(y ~ t1*year.matrix[,1] + t2*year.matrix[,2] +... +t45*year.matirx[,45] + g*(x^d)) nl_model = gnls(nl_exp, start=list

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lmer中的隨機效應的p值

我正在使用lmer函數的混合模型。我想獲得所有固定和隨機效應的p值。我能夠使用不同的方法獲得固定效果的p值，但我沒有發現任何隨機效果。無論我在互聯網上找到什麼方法，都要爲它創建一個空模型，然後通過比較得到p值。我可以有一種方法，我不需要製作另一種模型？我的模型看起來像： mod1 = lmer（Out〜Var1 +（1 + Var2 | Var3），data = dataset）

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嵌套設計和F-，對與R 2值在eHOF包

我想考慮一下我的巢式研究設計在eHOF包的HOF功能。我們採用嵌套在樣本塊和嵌套在村莊（隨機）中的點進行採樣。到目前爲止我用GLMM描述上物種豐富度生境類型（生境，說明，固定的）的效果（SPR，響應變量，固定）。因此，我使用的LME（NLME-包）其中，I可以結合嵌套研究設計在功能： model1<-lme(SpR~Habitat,random=~1|Village/Block,data=bi

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如何使用邏輯迴歸（glmmML）分析R中的面板數據？

目前，我正在研究CEO離開公司的可能性（如果離開，二元變量=「1」）。我的數據是2013年至2015年期間50家公司的51個人的面板數據不平衡。我試圖運行兩個迴歸模型（固定和隨機效果）使用glmmML包。但是，我得到以下警告： pdata <- plm.data(ceodata, index=c("id","year")) fixed <- glmmboot(left ~ age+tenure

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具有標準誤差的個體隨機效應模型聚集在R中的一個不同變量中（R-project）

我目前正在研究一些實驗中的數據。因此，我有關於一些被隨機分配到兩種不同治療方法的人的數據。對於每次治療，我們跑了三次。在每次會議中，參與者被要求做出一系列決定。我想要做的是：（1）用一個模型估計治療的效果，該模型包括對個體和隨後的隨機效應，（2）通過會話聚集標準錯誤。在R，我可以很容易地估計隨機效應模型與PLM包： model.plm<-plm(formula=DependentVar~Tr

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如何正確包含我的lmer的重複措施

在我的研究中，我在多個地區對不同地區的相同網站進行了抽樣。每個網站每年都有不同的屬性，這對我的研究問題非常重要。我想知道，如果網站的屬性影響生物多樣性的網站。我對這些產品和地區的相互作用感興趣。概述：生物多樣性=響應站點屬性=固定的因素，每年都在變化地區=固定的因素，同樣每年區網站=隨機效應，重複採樣在不同採樣年份年=隨機效應，是「站點」重複的因子此刻我的模型是這樣的： mod1 <

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JAGS/WinBUGS中的嵌套隨機效應

我對在JAGS中擬合下面的嵌套隨機效應模型感興趣。 SAS代碼 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)/(1+exp(eta));

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選擇GLMM中隨機效果的最佳結構

我試圖在開始使用固定術語之前選擇GLMM中最好的隨機效果結構。爲此，我包括了所有固定效應及其相互作用（超出最優模型），然後嘗試使用隨機因子的不同組合。我正在使用公式lmer（）。模型用REML估算。然後我得到每個模型的AIC（），然後比較它們。但我想知道沒有隨機效應的模型的AIC。我讀過，然後我應該使用gls（）。但我也可以使用glm（）。與gls相同型號的AIC和glm相同型號的AIC非常不同

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SAS中的單向隨機效應ANOVA：PROC GLM還是混合？

我正試圖在SAS中進行一個簡單的單向隨機效應ANOVA。我想知道人口差異是否顯着不同於零。在UCLA's idre site，他們聲明如下使用PROC MIXED： proc mixed data = in.hsb12 covtest noclprint; class school; model mathach =/solution; random intercep