Моделирование случайных склонов - PullRequest
Новая
       17

Моделирование случайных склонов

0 голосов
/ 25 февраля 2019

Я должен написать три модели, которые пытаются объяснить частоту голоса разными факторами.Первые два были без проблем, но на самом деле не знаю, что они просят в третьей модели.Я понимаю случайные перехваты, но не случайные уклоны здесь.Тем более, что мы будем использовать случайные уклоны для «ориентации» дважды?Любая помощь приветствуется.

Первая, model_FE, имеет только фиксированные эффекты.Он пытается объяснить frequency в терминах gender, attitude и их взаимодействия.

Второй, model_intercept_only, похож на model_FE, но также добавляет случайные перехваты для обоих scenarioи subject.

Наконец, model_max_RE похож на model_FE, но также определяет следующую структуру случайных эффектов: случайные перехваты по сценариям и случайные наклоны для gender, attitude и их взаимодействие, а также-субъектные случайные перехваты и случайные наклоны для attitude.

Не забудьте установить eval = TRUE. 

model_FE <- brm(formula = frequency ~ gender * attitude, 
               data = politeness_data)

model_intercept_only <- brm(formula = frequency ~ gender * attitude + (1|subject) + (1|scenario) , data = politeness_data)

1 Ответ

0 голосов
/ 28 февраля 2019

Термин случайных эффектов, описываемый

случайными перехватами сценария и случайными наклонами для пола, отношения и их взаимодействия

соответствует 

(1 + gender*attitude | scenario)

тот, который описан

, а также случайные перехваты по субъектам и случайные наклоны для ориентации.

соответствует 

(1 + attitude | subject)

Эти термины должны сочетаться с фиксированными эффектами: 

~ gender*attitude + (1 + gender*attitude | scenario) +
   (1 + attitude | subject)
  • В термине случайных эффектов (f|g), g указывает группирующую переменную : этовсегда категориальная переменная, и для здравого смысла должна быть заменяемая переменная (т. е. изменение меток на переменной не должно менять их значения: я бы сказал, что sex будет не * 1031)* обычно считается обменным).
  • Компонент формулы слева от |, f, определяет члены , которые варьируются в зависимости от уровня переменной группировки : если явно не подавлено с помощью -1 или 0,это всегда включает в себя перехват.Если вы не хотите, чтобы конкретные комбинации случайных эффектов были независимы друг от друга, вы должны включить все различные термины в одну и ту же спецификацию f.Вы должны быть особенно осторожны, если вам нужно несколько независимых f терминов, которые содержат категориальные переменные (для этого требуется более длинное объяснение / отдельный вопрос).
  • вы можете разумно иметь несколько «случайных перехватов» в одной модели, еслиони относятся к различным группирующим переменным: например, (1|subject) + (1|scenario) означает, что существуют различия в перехвате между субъектами и сценариями.
...