Modelos lineales mixtos - variables aleatorias
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- Опубліковано 14 лис 2020
- Esta es la primera sesión de mailbag realizada con preguntas de nuestros Patreons para el mes de noviembre.
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github.com/derek-corcoran-bar... - Розваги
Muchas gracias, como siempre das las bases para seguir estudiando éstas clases de modelos
Espero vuelvas a subir videos
Excelente: gracias.
Buenísimo!
Muy buen video. Podría pasar la base de datos para practicar.
Hola estoy haciendo un estudio con medidas de semillas (ancho, largo, peso) de diferentes árboles que se encuentran dentro de 6 sitios diferentes, y de esos 6 sitios provienen de 3 regiones diferentes. Hice modelos con la función lmer. Pero mi duda es que si mis efectos fijos son solo las procedencias puedo analizar cada variable en función de ese efecto fijo (región) o debo incluir la localidad también, la variable aleatorio la dejé como árbol esto es correcto?
hola derek, te podria pedir la base de datos? para una demostración
Hola :) ¿En mi base tengo la variable de ciudad, esta la puedo tomar en vez de la variable del pollo?
Hola Alfredo, si es una variable aleatoria si
Hola te puedo preguntar cuales son todos los paquetes que necesito tener instalados para correr el modelo?
para el modelo solo lme4
Hola :) tengo una pregunta, como hago para graficar los resultados de mis modelos como una probabilidad. Quiero decir si tengo cinco especies, y quiero saber la probabilidad de germinación ante 10 tratamientos, y realizo mis modelos, como hago para q esto se vuelva una grafica de probabilidad ?
Que tipo de modelo hiciste? glmer? que familia?
@@derekcorcoran5129 fit=glmer(Germina~Tratamiento+(1|Especie)+(1|Replica),
family=binomial(),data=Datos)
@@jairoalejandrohernandezcob2418 Hola Jairo, primero, te recomiendo que la especie la pongas como factor fijo y no aleatorio, yo diría que la especie si tiene un comportamiento predecible, especialmente por tu pregunta, que indica que es lo que estas buscando, luego puedes hacer algo como esto:
fit=glmer(Germina~Tratamiento+ Especie +(1|Replica), family=binomial(),data=Datos)
NewDataFrame
@@derekcorcoran5129 gracias, por tus prontas respuestas! Efectivamente tu código funciona, y ya puedo comenzar a jugar con el ggplot2. En este ejercicio, he creado diferentes modelos y entiendo que los AIC son las mejores formas de seleccionar los modelos con mayor rigurosidad. Esto también aplica acá?
@@jairoalejandrohernandezcob2418 Si, puedes ver este video, te puede ayudar a ver algunas ideas ua-cam.com/video/EkkkUZI_zvc/v-deo.html