clustered/repeated
分散分析で満たすべき仮定として球面性の仮定(the assumption of sphericity)*1をよく目にしますが、きちんと勉強したことがなかったので(わかるところだけ)読んでみました。 分散分析に必要な仮定 球面性の仮定とは 2水準間の差の分散に基づいた定義方…
分散分析(Analysis of Variance, ANOVA)を学ぶ目的でKutner先生のApplied Linear Statistical Models(5th edition)を拾い読みし始めました。 前回は二元配置分散分析で分散分析表を作るところまで確認しました。。 necostat.hatenablog.jp 今回は要因の…
以前、segmentedパッケージを使って変化点を探す方法を調べました。 necostat.hatenablog.jp segment( )はglmオブジェクト(=glm関数で当てはめたモデル)とlmeオブジェクト(=変量効果を含む線形回帰モデル)には対応しているんですが、lme( )は変量効果を…
パッケージとデータセットの準備 想定する多状態モデル transMat( )を使って遷移行列(transition matrix)を指定する path( )で遷移経路を確認する msprep( )でデータを縦長に変形する events( )で移行の様子を確認する coxph( )とmisfit( )を使ってモデル…
最終的に必要なデータ構造 tmerge( )でデータ整形する 3つのデータを用意する tstart, tstopを追加する 時間依存性共変量データを追加する イベント発生データを追加する 累積回数を追加する Cox比例ハザードモデルで解析する おわりに 参考資料 生存時間デ…
イベント1種類, 1人1回まで(単純型, simple type) イベント1種類, 1人2回以上可(反復型, repeated type) イベント複数種類, 1人1回まで(競合型, competing type) イベント複数種類, 1人2回以上可(多状態型, multi-state type) おわりに 参考資料 The…
マルチレベルデータの解析 推定方法の概要 最尤推定法(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 制限付き最尤推定法(Restricted Maximum Likelihood Estimation, REML) 一般化推定方程式(Generalized Estimating Equations, GEE) GEE vs. MEM 興味の対象 …
マルチレベルデータとは マルチレベルデータの解析 混合効果モデルの概要 混合効果モデル = 固定効果 + 変量効果 クラスター効果をモデルに含める lme4パッケージで混合効果モデルを使う サンプルデータの準備 glmer( )を使ってモデルを当てはめる ランダム…
マルチレベルデータとは マルチレベルデータの解析 一般化推定方程式(GEE)の概要 独立型:independent 交換可能型:exchangeable 1次自己相関型:AR(1) 非構造化型:unstructured geepackパッケージで一般化推定方程式(GEE)を使う サンプルデータの準備 …
条件付きロジスティック回帰(CLR) 通常のロジスティック回帰を行う Epiパッケージのclogistic( )を使ってCLR survivalパッケージのclogit( )を使ってCLR おわりに 参考資料 対象集団をいくつかの異なったグループに分けられるデータをクラスターデータ(cl…