Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "linear mixed−effects models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Liniowe modele mieszane
Linear mixed-effects models
Autorzy:
Hałaj, Paulina
Opis:
The description of the linear mexed-efects models is the main goal of those thesis. It is presented by two approaches. The first one shows the most important theoretical concepts for LMM's. Each chapter describes a different part of statistical modeling. Chapter 1 refers to model specification and its characteristics. Estimation is the topic which is described in the next chapter. In those part we use ML and REML estimation. Chapter 3 presents diagnostic process in which we use plots and hypothesis testing. The last chapter in part I provides some tools which can help in influence diagnostics. There are also model selection and reduction methods. In every chapter, theoretical knowledge is described starting from the simplest models which are based on independend data and ending with complex mixed-effects models which are used for grouped data. The second part of thesis depicts process of creating models using R. In 5th chapter we can find description of the data which was used to create model. The next chapter is the one of the most important part of the thesis because it shows modeling process in R. This part introduces various models with different approaches to random effects. At the and of the thesis we can find summary.
Główną ideą pracy jest omówienie zagadnienia liniowych modeli mieszanych na dwóch płaszczyznach. Pierwsza z nich to teoretyczne podejście do zagadnienia liniowych modeli mieszanych. Każdy z 4 rozdziałów części pierwszej odpowiada innemu etapowi modelowania. Rozdział 1 definiuje postać modelu i jego cechy charakterystyczne. Kolejny rozdział dotyczy estymacji parametrów w tym modelu. Opieramy się tam głównie na metodzie ML oraz REML. W dalszej części opisany jest proces sprawdzenia założeń diagnostycznych z wykorzystaniem rysunków oraz testowania hipotez. Ostatni rozdział zawiera wnioski oraz wskazanie kilku wskaźników, dzięki którym jesteśmy w stanie zdecydować, który z otrzymanych modeli jest dla nas bardziej korzystny. Wiedza teoretyczna dla każdego rozdziału jest poszerzana stopniowo od prostych modeli liniowych dla danych niezależnych aż do liniowych modeli mieszanych, które są tworzone w przypadku danych grupowanych czy hierarchicznych. Druga część pracy przedstawia proces tworzenia modelu wykorzystując do tego dane rzeczywiste. W jej skład wchodzą 3 kolejne rozdziały pracy. W rozdziale piątym zostały opisane dane na podstawie których został utworzony model. Następny rozdział jest częścią kluczowa, ponieważ opisuje przebieg modelowania. Rozważane są tam rożne modele z rożnymi podejściami do efektów losowych wraz ze sprawdzeniem ich założeń. Rozdział ostatni zawiera wnioski i jest podsumowaniem dla pracy.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
Tytuł:
Modelowanie cech drzew i drzewostanów z wykorzystaniem modeli efektów mieszanych
Modeling of the tree and stand parameters using mixed-effects models
Autorzy:
Bronisz, K.
Tematy:
lesnictwo
drzewostany
drzewa lesne
grubosc kory
cechy dendrometryczne
modelowanie
modele liniowe
modele efektow mieszanych
bark thickness
scots pine
regression
linear mixed−effects models
Pokaż więcej
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/980258.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Regression analysis is one of the most popular statistical modeling tools, which can define linear or nonlinear relationships between individual trees and stands parameters. Mixed−effects models are one of the contemporary trends of those regression methods. These models can be applied to describe such features as: height, biomass, taper, site index or volume both at the level of a single tree and whole forest ecosystems. The aim of this work is to present the characteristics of the mixed−effects model, the applicability of linear and nonlinear mixed−effects models in forest studies, and the example of a linear mixed−effects model defining the relationship between bark thickness and diameter at breast height for Scots pine (Pinus sylvestris L.) in comparison to the linear fixed−effect model. Goodness−of−fit for the obtained linear mixed−effect model indicate its better fit to the pine bark thickness than in the case of the mixed−effects model. Moreover, most of the published research results indicate the predominance of both linear and nonlinear mixed−effects models according to fixed−effect ones. These studies indicate the wide possibilities of using mixed−effect models in forestry. However, there are also results pointing to the disadvantages of these models and put into question the legitimacy of their use in forest research. This fact to some extent confirms the results (residuals behavior) obtained in this study. Therefore, it seems necessary to conduct further research, which on the one hand will allow the potential of this solution to be used, and on the other hand will help to clarify emerging doubts.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Linear Cholesky decomposition of covariance matrices in mixed models with correlated random effects
Autorzy:
Rabe, Anasu
Shangodoyin, D. K.
Thaga, K.
Tematy:
correlated random effects
covariance matrix
linear Cholesky decomposition
linear mixed models
Pokaż więcej
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1186928.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Modelling the covariance matrix in linear mixed models provides an additional advantage in making inference about subject-specific effects, particularly in the analysis of repeated measurement data, where time-ordering of the responses induces significant correlation. Some difficulties encountered in these modelling procedures include high dimensionality and statistical interpretability of parameters, positive definiteness constraint and violation of model assumptions. One key assumption in linear mixed models is that random errors and random effects are independent, and its violation leads to biased and inefficient parameter estimates. To minimize these drawbacks, we developed a procedure that accounts for correlations induced by violation of this key assumption. In recent literature, variants of Cholesky decomposition were employed to circumvent the positive definiteness constraint, with parsimony achieved by joint modelling of mean and covariance parameters using covariates. In this article, we developed a linear Cholesky decomposition of the random effects covariance matrix, providing a framework for inference that accounts for correlations induced by covariate(s) shared by both fixed and random effects design matrices, a circumstance leading to lack of independence between random errors and random effects. The proposed decomposition is particularly useful in parameter estimation using the maximum likelihood and restricted/residual maximum likelihood procedures.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies