random-effects

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我想用xtreg获得随机效应拦截个别团体和他们的预测值。然而，所有的预测命令只是填充所有组的常数值。利用1年数据： xtset group // set panel xtreg outcome, re predict u predict xb

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R中具有许多自变量（固定效应）的非线性模型

我试图拟合一个非线性模型，其中有近似50个变量（因为有一年固定效应）。问题是我有不能写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中的随机效应的p值

我正在使用lmer函数的混合模型。我想获得所有固定和随机效应的p值。我能够使用不同的方法获得固定效果的p值，但我没有发现任何随机效果。无论我在互联网上找到什么方法，都要为它创建一个空模型，然后通过比较得到p值。我可以有一种方法，我不需要制作另一种模型？我的模型看起来像： mod1 = lmer（Out〜Var1 +（1 + Var2 | Var3），data = dataset）

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嵌套设计和F-，对与R 2值在eHOF包

我想考虑一下我的巢式研究设计在eHOF包的HOF功能。我们采用嵌套在样本块和嵌套在村庄（随机）中的点进行采样。到目前为止我用GLMM描述上物种丰富度生境类型（生境，说明，固定的）的效果（SPR，响应变量，固定）。因此，我使用的LME（NLME-包）其中，I可以结合嵌套研究设计在功能： model1<-lme(SpR~Habitat,random=~1|Village/Block,data=bi

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如何使用逻辑回归（glmmML）分析R中的面板数据？

目前，我正在研究CEO离开公司的可能性（如果离开，二元变量=“1”）。我的数据是2013年至2015年期间50家公司的51个人的面板数据不平衡。我试图运行两个回归模型（固定和随机效果）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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具有标准误差的个体随机效应模型聚集在R中的一个不同变量中（R-project）

我目前正在研究一些实验中的数据。因此，我有关于一些被随机分配到两种不同治疗方法的人的数据。对于每次治疗，我们跑了三次。在每次会议中，参与者被要求做出一系列决定。我想要做的是：（1）用一个模型估计治疗的效果，该模型包括对个体和随后的随机效应，（2）通过会话聚集标准错误。在R，我可以很容易地估计随机效应模型与PLM包： model.plm<-plm(formula=DependentVar~Tr

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如何正确包含我的lmer的重复措施

在我的研究中，我在多个地区对不同地区的相同网站进行了抽样。每个网站每年都有不同的属性，这对我的研究问题非常重要。我想知道，如果网站的属性影响生物多样性的网站。我对这些产品和地区的相互作用感兴趣。概述：生物多样性=响应站点属性=固定的因素，每年都在变化地区=固定的因素，同样每年区网站=随机效应，重复采样在不同采样年份年=随机效应，是“站点”重复的因子此刻我的模型是这样的： mod1 <

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JAGS/WinBUGS中的嵌套随机效应

我对在JAGS中拟合下面的嵌套随机效应模型感兴趣。 SAS代码 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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选择GLMM中随机效果的最佳结构

我试图在开始使用固定术语之前选择GLMM中最好的随机效果结构。为此，我包括了所有固定效应及其相互作用（超出最优模型），然后尝试使用随机因子的不同组合。我正在使用公式lmer（）。模型用REML估算。然后我得到每个模型的AIC（），然后比较它们。但我想知道没有随机效应的模型的AIC。我读过，然后我应该使用gls（）。但我也可以使用glm（）。与gls相同型号的AIC和glm相同型号的AIC非常不同

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SAS中的单向随机效应ANOVA：PROC GLM还是混合？

我正试图在SAS中进行一个简单的单向随机效应ANOVA。我想知道人口差异是否显着不同于零。在UCLA's idre site，他们声明如下使用PROC MIXED： proc mixed data = in.hsb12 covtest noclprint; class school; model mathach =/solution; random intercep