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Hola a tod en s, mi compañero y yo intentamos ver la correlación de nuestros datos mediante regresiones logísticas. Trabajamos con proporciones (1 variable dependiente y 1 independiente) mediante modelos mixtos (los datos están agrupados porque hay pseudoreplicación). Hemos usado el paquete "lme4" y la función "lmer". Encontramos "overdispersion" en el resultado (devianza residual mayor del doble que los grados de libertad residuales), por lo que hemos usado la familia "...

Hola Olivier, Adjunto los datos. Manuel El 31 de octubre de 2016, 3:29, Olivier Nuñez <onunez en unex.es> escribió: > Manuel, > > no estoy seguro de entender el diseño. > Cada parcela recibe los 4 tratamientos (un tratamiento por subparcela de > una misma parcela)? > Las "ocasiones" (supongo que instantes) son los mismos para cada > parcela*tratamiento?

Hola a todos, Me gustaria saber si en un modelo mixto se puede usar el tamaño de muestra como peso o es incorrecto hacerlo. Por ejemplo en el comando 'lmer' del paquete lme4 hay una opcion 'weights' (igual que en 'lm' de stats). Si tengo datos de una medida (por ejemplo el peso) de 10 especies de aves (rango, de 50 a 3000 datos segun la especie) ¿puedo usar esta n en

Hola quisiera saber como parameterizar el siguiente diseño con lme4. Tengo 4 tratamientos, con 4 parcelas cada uno, divididas a su vez en 4 subparcelas, y se han tomado 5 medidas repetidas (5 ocasiones) y se quiere ver el cambio en la variable respuesta producido por los tratamientos a través de las 5 ocasiones. Mi intento con lmer es el siguiente: mod <- lmer(variable respuesta ~ ocasión *

Hola a todos. ¿Cómo puedo ajustar un modelo de regresión logística en el que la varianza de los errores no son iguales, sino que esta puede ser modelada por otras variables ? ¿Utilizando modelos mixtos o voy desencaminado? Gracias..

Estimados, Necesito estudiar los efectos de dos factores sobre una variable de conteo con un rango estrecho de variación (es decir, probablemente sin distribución Normal). El experimento tiene más de 10 (fechas de muestreo) observaciones repetidas en el tiempo. En primer lugar, considero que debería aplicar un modelo lineal generalizado (¿Mixto?) usando Poisson como distribución de referencia.

Estimados integrantes de la lista. Disculpas por posteo cruzado. Estoy ajustando un modelo con lmer (lm4). La variable respuesta es un índice (ADI) que se midió en 3 áreas diferentes en 4 estaciones climáticas diferentes, así mis efectos fijos son area y estaciones climáticas. Cada área tiene 12 puntos de muestreo (Punto). En cada punto de muestreo el índice se midió repetidamente a

Hola, mi pregunta es la siguiente: Tengo un modelo genético aditivo, donde los individuos estan emparentados. Quiero que la matriz de parentesco sea la matriz de coeficientes de las correlaciones entre genotipos. En SAS, con PROC MIxed podia agregarla como un archivo y usarla en la sentencia random...No encuentro como hacerlo en R, alguna idea?? En resumen, puedo imponerle a los efectos

Existe discusión sobre el uso de los p-valores en modelos mixtos. Como se ha dicho antes, para mi lo más adecuado es comparar modelos mediante la función anova. Por Internet se puede encontrar un buen libro de Douglas Bates y en español, busca modelos mixtos con R de Luis Cayuela, enfocado hacia ecología, pero está muy bien El 13/06/2014 14:00, "Jorge I...

Buenas noches: Les consulto por lo siguiente, tengo este gráfico Estos son el resultado de modelos mixtos, los datos son almacenados en un data.frame, resumiendo el código, quitando el x <- data.frame() como el plot() El primero es fitted: goatMilk$dim, fitted(fitWilm_goat) plot la línea de arriba El segundo es predict: goatMilk$dim, predict(fitWilm_goat) El tercero es plot + lines goatMilk$dim,...

Hola a todos, Ajusté un modelo lineal mixto en el cual tengo una interacción significativa entre dos facotres, cada uno con 3 niveles (osea un diseño 3x3). Esta es la tabla de medias             P1                P 2             P3 M1      220.66       311.85        260.80 M2      348.57        89.33         191.71 M3      103.57      381.37         511.62 Con el fin de interpretar

Hola a todos,soy nuevo en esto de R y no tengo mucho conocimiento sobre programación, pero tengo una consulta sobre un paquete. Encontré una investigación en donde utilizaban el paquete DBmethods y estoy interesado en usarlo, mas que todo por la distancia de Gower para datos mixtos (dgower), pero el paquete ya lo he buscado y no figura en la lista de paquetes para instalar. No sé si alguien me podría ayudar con ese tema. En la investigación esta detallado la sintaxis y el código fuente de la función; y también indican que esta es distinta a la distancia de gower incluida en d...

Buenos días; Estoy intentando aprender algo de sobre los modelos lineales mixtos. Estoy siguiendo el libro "Multilevlel analysis: techniques and applications" de Joop Hox. Estoy intentado reproducir las tablas y gráficos que trae el libro con el paquete lmer. En este libro se indica que en la comprobación de los supuestos del modelo hay que estudiar los gráficos de r...

...ias por el enlace, lo voy a vichar ahora. Saludos, Matias Date: Wed, 12 Jun 2013 12:19:00 +0200 From: canadasreche@gmail.com To: matutetote@hotmail.com Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm Hola. ¿Has pensado en la alternativa de utilizar modelos mixtos? Hace poco hice un curso de modelos mixtos con R y quizá se pueda aplicar esa perspectiva a tu caso. Te pongo enlace http://luiscayuela.blogspot.com.es/2012/07/material-cursos-de-r-para-modelos.html En el menú de la derecha viene un documento 5.Modelos lineales...

Tengo una duda, hay unos modelos mixtos que se resuelven con lme4, no tengo problemas con esto, pero necesito tener el resultado para cada uno de los factores, lo expreso con este ejemplo aunque no es código r creo que se entendería Factores como ser casa y auto, tengo casa 1, casa 2, casa 3, y auto 1, auto2, auto 3. Con lme4 y...

Hola, Tengo una base de datos con estructura jerárquica en la que quiero clasificar observaciones en distintas categorías. En el caso más simple, tengo una variable con dos categorías (variable Y1) y dentro de cada una de ellas hay otras dos categorías (variable Y2). Además tengo una variable explicativa cuantitativa discreta X. El banco de datos sería de este tipo: X Y1 Y2 5 0 1 9 0 0 2

Hola a tod en s, estoy trabajando con modelos de regresión mixta con el paquete "nlme", concretamente con la función "lme". Una vez que hago mi modelo y el summary del mismo obtengo por ejemplo la significación (valor p) de la variable independiente, así como el valor del AIC para comparar mi modelo con otro similar, pero no sé cómo obtener un valor del grado de ajuste de la

Hola eRRer en s, He creado un modelo mixto (adjunto) con lme4 He dibujado la predicción usando: df <- ggpredict(m.glob.pre.anu , terms = c("pre", "area_m2", "sum.vs.win") ) plot(df) Luego he arreglado el gráfico usando: df <- ggpredict(m.glob.pre.anu , terms = c("pre", "area_m2",

Estoy de acuerdo con la observación de Joan, yo supe utilizar formas para trabajar con más memoria de la configurada como base, pero tengamos en cuenta que una vez importados los datos, cualquier operación estará entre la memoria física y la virtual, es todo un desafío y dependerá del análisis estadístico (me refiero a los algoritmos que ordenen al CPU). Mi experiencia cuándo trabaje con muchos

Hola a todos. Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar un modelo mixto. Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel individual y otras a nivel de comarcas. Listo algunas. ingre_6 : Ingresos (nivel individual) iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables, calculado mediante componentes principales. sau_com : superficie agraria útil de cada una