R: glmmAKによる累積ロジットモデルのベイズ推定
glmmAKで累積ロジットモデルのベイズ推定をしてみる。累積ロジットモデルのベイズ推定(2)で使ったデータを使用。時間によるランダム効果は無視した。 # inverse logit invlo..
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R: bayespolrを使ってみる
累積ロジットモデル、library(arm)のbayespolrを使ってみる。データは、「R: vglmを使ってみる」のときのもの。 set.seed(123) n <- 30 ..
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R: drm
library(drm)のdrmは、反復測定した(順序)カテゴリーデータを扱う。順序尺度データについては(family=binomial, link="cum"のとき)、結果を見る限り、累積ロジットモ..
タグ： 累積ロジットモデル

累積ロジットモデルのベイズ推定(2)
前回のつづき。今度はランダム効果の入ったデータを推定してみる。 まずはデータを用意。 # inverse logit invlogit <- function(x) exp(x)/(1..
タグ： 累積ロジットモデル

累積ロジットモデルのベイズ推定
以前vglmで解析したデータをベイズ推定で解析してみた。nプロットについて、ある植物の被度(c1)を5段階で計測するというような場合を想定。被度は傾斜(slope)が急になるほど減るとする。 ..
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R: drmを使ってみる
順序尺度の目的変数を解析する累積ロジットモデル。drmを使ってみた。混合モデルを解析できる。 こういうデータを用意。
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R: vglmを使ってみる
vglmがどんなものかちょっと使ってみた。 nプロットについて、ある植物の被度を5段階で計測するというような場合を想定。被度は傾斜が急になるほど減るとする。 set.seed(123) ..
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R: 目的変数が順序尺度のとき
目的変数が順序尺度のデータのモデリングは累積ロジットモデル。RではVGAMパッケージのvglmでfamily=cumulative、あるいはglmmAKパッケージのcumlogit。とメモ。 [..
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