最后还是要再次说明一下,本次笔记重点演示的是广义线性混合模型的操作及模型参数的解读,并不是一个完整的案例分析,比如多次提及的连续变量数据的中心化,以及模型方差协方差结构的比较、交互作用之后的分层分析等都未进行。 转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记:重复测量数据分析系列:广义线性混合模型(GLMM)...
上述代码使用par()函数设置绘图布局,hist()函数绘制直方图,mcmc()函数用于处理模型的输出数据。 模型评估 - 收敛评估:AI 会给出: 为了确保模型已经收敛,轨迹图应该看起来像一只模糊的毛毛虫,从图中可以看出截距的混合情况良好。 如果怀疑存在过多的自相关,可以采取以下措施: 增加迭代次数,默认值为13000(例如nitt =...
「对于分类数据,GLMM模型评估遗传评估是标配」 ❝McCullagh和Nelder(1989)的广义线性模型(GLMs)将线性模型(LM)扩展到服从非正态分布但仍属于指数分布族(如Poisson和二项式)的数据。GLM仅在数据不相关时适用。广义线性混合模型(GLMMs)扩展了这一点,通过在线性预测中加入随机效应和/或直接建模相关性来实现(Schabenberge...
13.3 GLMM的基础数学 0.相关介绍 这些方法被称为广义线性混合建模(GLMM)和广义加性混合建模(GAMM),这应该不足为奇;见图13.1右侧通路。 主要的信息是,在应用GLMM或GAMM时,尽量保持模型简单,否则您可能会遇到数值估计问题。 13.1 Setting the Scene for Binomial GLMM 用二项GLM会消耗很多自由度,这是我们改用GLMM...
对于分类数据,GLMM模型评估遗传评估是标配 McCullagh和Nelder(1989)的广义线性模型(GLMs)将线性模型(LM)扩展到服从非正态分布但仍属于指数分布族(如Poisson和二项式)的数据。GLM仅在数据不相关时适用。广义线性混合模型(GLMMs)扩展了这一点,通过在线性预测中加入随机效应和/或直接建模相关性来实现(Schabenberger 2005)...
这三个问题分别通过使用以下模型来回答:贝叶斯二元逻辑回归;贝叶斯二项式逻辑回归;贝叶斯多层次二元逻辑回归。 数据准备 加载必要的包 library(tidyverse) #用于数据处理和绘图library(sjstats) #用于计算类内相关(ICC)。library(ROCR) #用于计算曲线下面积(AUC)的统计数据library(modelr) #用于数据处理 ...
对于广义线性混合模型(GLMM),预测函数不允许推导标准误差,原因是:“没有计算预测标准误差的选项,因为很难定义一种有效的方法来将方差参数中的不确定性纳入其中”。这意味着目前没有办法将拟合的随机效应标准差的估计(其估计值可能或多或少准确)纳入预测值标准误差的计算中。不过,我们仍然可以推导置信区间或预测区间,...
GLM一般是指 generalized linear model ,也就是广义线性模型;而非 general linear model,也就是一般线性模型;而GLMM (generalized linear mixed model)是广义线性混合模型。 广义线性模型GLM很简单,举个例子,药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的,可能是简单线性关系(发烧时吃一片药退烧0.1度...
MCMCglmm使用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法,在贝叶斯统计框架下拟合广义线性混合效应模型(GLMM)。贝叶斯统计听起来可能很复杂,但实际上比频率统计更直观。 以抛硬币为例,频率统计认为抛硬币出现正面的概率是0.5,这是在大量抛硬币实验中正面出现的频率,即基于一组参数值观察数据的概率。而贝叶斯统计认为,如果硬币已经抛出...
GLMM:广义线性模型(GLM)+线性混合模型(LMM) 充分了解模型才能对模型的系数做出正确的解释。在临床研究中,基线值常常是在干预之前,此时干预组和对照组都都没有被施加干预因此两组常常无差异。而模型中干预因素系数实际上是初始水平的组间差异,用其来代表干预因素除去交互作用后的效应,并不能代表干预的...