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Python Statsmodels Mixedlm（混合線形モデル）ランダムな効果

Statsmodels Mixedlmの出力について少し混乱しています。私は、過去の2つの売却価格/各物件の売却日を含め、大家族の家庭のデータセットを持っています。私はこのデータセット全体をジオコーディングし、各プロパティの標高を取り出しました。私は、仰角と物価上昇の関係が都市間でどのように変化するかを理解しようとしています。私は統計を混合した線形モデルを使用して、仰角での価格上昇を後退させま

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クラスタランダムエフェクトモデルにxtregを使用するスタータ

xtregを使用して、個々のグループとその予測値に対するランダムエフェクトインターセプトを取得します。しかし、すべての予測コマンドは、すべてのグループに定数値を設定しています。データの1年を使用して： xtset group // set panel xtreg outcome, re predict u predict xb

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R：coxmeパッケージでlmekinからr 2乗を抽出する方法

私は家族効果を持つ私の混合モデルがデータにどの程度適合しているかを調べようとしています。 lmekin関数からrの2乗値を抽出することは可能ですか？もしそうなら、共変量のそれぞれについて部分的なr乗の値を抽出することは可能ですか？例： model= lmekin(formula = height ~ score + sex + age + (1 | IID), data = phenotyp

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レベル3のランダム切片をR

に指定する 120人の被験者を6回測定した縦断研究を分析するために、Rにlmer()の機能（lme4パッケージ）を使用しています。最初のインスタンスでは、私はこのようなモデルを指定： library(lme4) model1 = lmer(DV ~ 1 + X1*X2 + (1+X1|SubjectID), REML="false") X1は、時間的に変化する変数（レベル1）であり、X2は、

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lmerのランダムな効果のp値

lmer関数を使用して混合モデルを作成しています。私はすべての固定効果とランダム効果のp値を取得したい。私はさまざまな方法を使って固定効果のp値を得ることができますが、ランダム効果のための何も見つかりませんでした。私がインターネット上で見つけた方法は、同じものに対してヌルモデルを作ってから比較することでp値を得ることです。別のモデルを作る必要がない方法がありますか？私のモデルは次のようになります

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全体的なF統計量をどのようにランダムな効果を持つモデルにする

私はlme4でlmer関数を使用していますが、予測モデルを構築できるように独立変数の係数を教えてくれますが、各要因のF統計量を教えてください。私はそれらの（F統計）をオンラインにする方法を見つけようとしました、そして、それはnlmeのanova関数があなたにF統計を与えると言いました...そして、これは私にそれらを与えますが、また、それがANOVA以来疑問に思っている）、それは私の混合モデルにある

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ロジスティック回帰（glmmML）を使用してRでパネルデータを解析する方法は？

現在、CEO退社の可能性について研究しています（残っていると、バイナリ変数= "1"）。私のデータは2013年から2015年の間に50人の企業の51人のアンバランスなパネルデータです。 glmmMLパッケージを使用して2つの回帰モデル（固定効果とランダム効果）を実行しようとしていました。ただし、次の警告が表示されます。 pdata <- plm.data(ceodata, index=c("id"

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繰り返し測定を私のlmerに正確に含めるにはどうすればいいですか

私の研究では、長年さまざまな地域で同じサイトをサンプリングしていました。各サイトは毎年異なるプロパティを持ち、私の研究課題にとって重要です。私は、サイトのプロパティがサイトの生物多様性に影響するかどうかを知りたいです。そして、私は放牧地と地域の交流に興味があります。概要：生物多様性=応答サイトのプロパティ=固定要因、サイト=ランダム効果毎年毎年リージョン=固定要因、同じ領域を変更するには

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JAGS/WinBUGSの入れ子ランダム効果

JAGSで次のネストされたランダム効果モデルのフィッティングに興味があります。 SASコード 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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複数の予測子を含む混合モデルで、ランダム切片と傾きをプロットするにはどうすればよいですか？

複数の予測子がある場合、混合モデルのランダム切片または傾きをプロットすることは可能ですか？ #generate one response, two predictors and one factor (random effect) resp<-runif(100,1, 100) pred1<-c(resp[1:50]+rnorm(50, -10, 10),resp[1:50]+rnorm(50