Modèle linéaire généralisé mixte

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Les formules incluent un terme (d`interception) constant par défaut. Pour exclure un terme constant du modèle, incluez – 1 dans la formule. coefCI calcule les intervalles de confiance pour les paramètres d`effets fixes et aléatoires à partir d`un modèle GLME ajusté. Par défaut, fitglme calcule des intervalles de confiance de 95%. Utilisez coefCI pour calculer les limites à un niveau de confiance différent. L`interprétation des GLMMs est similaire à celle des GLM; Cependant, il y a une complexité supplémentaire en raison des effets aléatoires. Sur la métrique linéarisée (après avoir pris la fonction de liaison), l`interprétation se poursuit comme d`habitude. Toutefois, il est souvent plus facile de revenir en arrière pour transformer les résultats en métrique d`origine. Par exemple, dans un modèle logistique d`effets aléatoires, on peut souhaiter parler de la probabilité d`un événement donné des valeurs spécifiques des prédicteurs.

De même, dans un modèle de poisson (Count), on pourrait vouloir parler du nombre attendu plutôt que du nombre de log attendu. Ces transformations compliquent les choses parce qu`elles sont non linéaires et donc même les intercepte aléatoires ne jouent plus un rôle strictement additif et peuvent à la place avoir un effet multiplicatif. Cette section aborde ce concept plus en détail et montre comment on pourrait interpréter les résultats du modèle. Dans le cas où nous n`avions que des effets fixes dans le modèle et aucune mesure répétée, la seule source de variation aléatoire était (boldsymbol{epsilon}). Dans le cas où nous n`avions pas d`effets fixes (par exemple, le modèle d`effets aléatoires entièrement imbriqués), nous n`avions que les estimations pour (boldsymbol{gamma} ) et (boldsymbol{epsilon} ) nous avons pu calculer les composantes de variance sous forme de pourcentages. Enfin, lorsque nous avons introduit les structures de covariance dans des mesures répétées, nous spécifions les termes de (mathbf{R} ) et évaluons quelle structure de covariance a fourni le meilleur ajustement aux données. Nous pourrions également modéliser l`attente de (mathbf{y}): utilisation des données d`expérience de fabrication MFR, ajustement d`un modèle à l`aide de NewProcess, time_dev, temp_dev et fournisseur comme prédicteurs à effets fixes. Spécifiez la distribution de la réponse en tant que poisson, la fonction de lien comme journal et la méthode d`ajustement comme Laplace.

En d`autres termes, (mathbf{G}) est une fonction de (boldsymbol{Theta}). Nous obtenons donc une estimation de (boldsymbol{Theta}) que nous appelons (hat{boldsymbol{Theta}}). Diverses paramétrisations et contraintes nous permettent de simplifier le modèle par exemple en supposant que les effets aléatoires sont indépendants, ce qui impliquerait la vraie structure est une façon d`essayer d`envelopper votre tête autour de cela est d`imaginer la moyenne sur votre population des deux côtés du signe égal dans votre modèle. Par exemple, il peut s`agir d`un modèle: $ $ text{logit} (p_i) = beta_{0} + beta_{1}X_1 + b_i $ $ WHERE: $ $ text{logit} (p) = lngauche (frac{p}{1-p}right), ~ ~ ~ ~ ~ & ~ ~ ~ ~ ~ ~ bsimmathcal N (0, sigma ^ 2_b) $ $ il existe un paramètre qui régit la distribution de la réponse ($p $, la probabilité, avec des données binaires) sur le côté gauche pour chaque participant. Sur le côté droit, il y a des coefficients pour l`effet de la covariable [s] et le niveau de base lorsque la covariable [s] est égale à 0.