Modele lineaire generalise mixte

Au lieu d`estimer les corrélations non nulles entre les valeurs résiduelles, les modèles mixtes linéaires représentent le fait que les observations groupées sont similaires en estimant la variance entre les moyennes des clusters et entre les observations au sein d`un cluster. Il divise littéralement la variance en Y en parties au niveau du cluster et au niveau de l`observation. Nous pourrions également modéliser l`attente de (mathbf{y}): ce qui est différent entre LMMs et GLMMs est que les variables de réponse peuvent provenir de différentes distributions en plus de gaussien. En outre, plutôt que de modéliser les réponses directement, une fonction de lien est souvent appliquée, comme un lien de journal. Nous allons en parler plus en une minute. Laissez le prédicteur linéaire, (eta), être la combinaison des effets fixes et aléatoires excluant les résidus. Beaucoup de gens préfèrent interpréter les ratios de cotes. Cependant, ceux-ci prennent une signification plus nuancée quand il y a des effets mixtes. Dans la régression logistique régulière, les ratios de cotes le ratio de cotes attendu tenant tous les autres prédicteurs fixés. Cela est logique car nous sommes souvent intéressés à l`ajustement statistiquement pour d`autres effets, tels que l`âge, pour obtenir l`effet «pur» d`être mariés ou quel que soit le prédicteur principal d`intérêt est.

La même chose est vrai avec des effets mixtes modèles logistiques, avec l`addition que la tenue de tout le reste fixe comprend la tenue de l`effet aléatoire fixé. qui est, le ratio de cotes ici est le ratio de cotes conditionnelles pour quelqu`un qui détient l`âge et IL6 constante ainsi que pour quelqu`un avec le même médecin, ou des médecins avec des effets aléatoires identiques. Bien que cela puisse avoir un sens, quand il y a une grande variabilité entre les médecins, l`impact relatif des effets fixes (comme l`état matrimonial) peut être faible. Dans ce cas, il est utile d`examiner les effets à différents niveaux des effets aléatoires ou d`obtenir les effets fixes moyens de marginaliser les effets aléatoires. Lorsque vous modifiez la distribution des valeurs résiduelles, il s`avère que la relation entre Y et les paramètres du modèle n`est plus linéaire. Toutefois, pour chaque distribution dans la famille exponentielle, il existe au moins une fonction de la moyenne de Y dont la relation avec les paramètres du modèle est linéaire. Cette fonction est appelée la fonction de liaison. Le remplacement des équations de niveau 2 par le niveau 1 donne la spécification du modèle mixte. Ici, nous avons regroupé les paramètres d`interception fixe et aléatoire ensemble pour montrer que combinés, ils donnent l`interception estimée pour un médecin particulier. Sur quelle base je peux savoir que les modèles ont montré normal ou lognormale ou binomiale ou de poisson ou de binôme négatif ou gamma? Tout d`abord, un grand merci! J`ai trouvé “général modèle linéaire et ses extensions” mentionné quelque part et enfin je reçois ce que cela signifie, c`est exactement ce que vous avez expliqué. En règle générale, oui, vous aurez besoin soit GEE ou GLMM pour l`étude des mesures répétées sur un résultat binaire. Mais ce sont des modèles très compliqués et je ne me sentirais pas à l`aise de donner des conseils sur une analyse spécifique sans connaître tous les détails (c`est tout sur les détails!).

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}}).