Получение доверительных интервалов коэффициента Глмера с помощью начальной загрузки

Я впервые использую смешанные модели в R для статистического анализа. Поскольку мои данные состоят из двоичных переменных результата, мне удалось построить логистическую модель с использованием функции glmer пакета lme4, которая, как я думаю, работает так, как я хотел.

Теперь я стремлюсь исследовать статистическую значимость коэффициентов моей модели. Я читал, что, как правило, лучший подход для обобщенных смешанных моделей заключается в начальной загрузке доверительных интервалов, но мне не удалось найти хорошее и четкое объяснение того, как это сделать в R.

У кого-нибудь есть предложения? Существуют ли какие-либо пакеты в R, которые ускоряют этот процесс, или люди обычно создают для этого свои собственные функции? Раньше я никогда не занимался начальной загрузкой, поэтому был бы признателен за более подробные ответы.

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
27
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Если вы хотите вычислить параметрические доверительные интервалы начальной загрузки, встроенная функциональность

confint(fitted_model, method = "boot")

должно работать (см. ?confint.merMod)

Также см. этот ответ (который иллюстрирует как параметрическую, так и непараметрическую начальную загрузку для определяемых пользователем величин).

Если у вас несколько ядер, вы можете ускорить это, добавив parallel = "multicore", ncpus = parallel::detectCores()-1 (или другое подходящее количество ядер): подробности см. в ?lme4::bootMer.

Отлично, спасибо! Я видел эту функцию раньше, но она показалась... слишком простой? Я попробовал запустить его здесь, и это сработало отлично!

Bruno 21.03.2022 16:14

Другие вопросы по теме

R: смешанные модели — как предсказать переменную, используя предыдущие значения этой же переменной
Как создать новый фрейм данных прогнозов модели, используя приспособленный() для запуска существующей модели lm/lmer с взаимодействием?
Добавление случайного члена в модель смешанного эффекта glmer; сообщение об ошибке: не удается сходиться
Ошибки Imer и функция прогнозирования в R v 3.6.1 / получение доверительных интервалов из модели Imer для данной независимой переменной
Почему я получаю Estimate Std. отрицательно, когда данные, которые я использую, никогда не могут быть отрицательными?
Как интерпретировать вывод двусторонней таблицы ANOVA (lmer) в R?
Как построить несколько моделей glmer на одном графике?
Как мне получить решение для случайных эффектов с помощью пакета lme4?
Найти шаблон только до первого появления другого шаблона (или: как удалить случайные эффекты из формулы моделей смешанных эффектов)
Соответствуют ли мои данные вложенной модели дисперсионного анализа/линейной модели со смешанными эффектами и как должна быть написана формула?