¿Alrededor de GLMM con medidas repetidas?Un cliente potencial necesita GLMM con medidas repetidas. Entiendo que GLMM está disponible como complemento y será nativo en 17 pero no manejará medidas repetidas. Actualmente, los modelos mixtos pueden manejar medidas repetidas y efectos aleatorios, pero no respuestas no normales. ¿Alguna solución creativa para manejar a) una respuesta no normal (Poisson), b) efectos aleatorios y c) medidas repetidas? El caso de uso es un fabricante de insecticida que realiza recuentos en parcelas de césped para probar la eficacia de su producto. Gracias.
Re: ¿Alrededor de GLMM con medidas repetidas?Hola @Peter_Polito ,
¿Estás seguro de que es una distribución de Poisson? ¿Cuenta por unidad de tiempo? ¿O es una distribución binomial/binomial negativa, solo cuenta? De cualquier manera, ambos podrían aproximarse a una distribución normal si lambda es mayor (Poisson) o p y n son mayores (Binomial). Lo mejor es comprobar primero la distribución de la respuesta.
Dicho esto, creo que todavía está bien probar y usar modelos mixtos si las respuestas están cerca de la distribución normal y los residuos se distribuyen normalmente. Espero que otros me corrijan si me equivoco.
Re: ¿Alrededor de GLMM con medidas repetidas?Hola Pedro,
Sé que esto no ayuda en este momento, pero puedo ofrecer que somos optimistas de que se agregarán al menos algunas estructuras de medidas repetidas para 18. Sabemos que son necesarios (junto con distribuciones adicionales); la versión inicial en 17 tuvo que tener un alcance para obtener lo que probablemente sea ~ 80% de los casos de uso. Continuaremos agregando cosas, al igual que GenReg agregó distribuciones y métodos en varios lanzamientos.
Mia hizo ping @russ_wolfinger y yo sobre su publicación, y Russ tuvo la siguiente sugerencia:
" Sugeriría una transformación log2(1+x) de los conteos y usaría modelos mixtos de teoría normal.Los cambios de unidades en los datos transformados se pueden interpretar como una duplicación del recuento.
Una cosa a tener en cuenta es el exceso de ceros, en cuyo caso los modelos inflados con ceros en GenReg pueden tener sentido al principio, pero tenga en cuenta que estos no manejan efectos aleatorios o medidas repetidas.Podría tener sentido analizar previamente los datos cero / distintos de cero y luego los datos distintos de cero como se indicó anteriormente".
Re: ¿Alrededor de GLMM con medidas repetidas?Gracias @Chris_Kirchberg , este parecía el camino más lógico a seguir. El cliente dijo que es Poisson, pero yo mismo no he visto los datos.Agradezco la confirmación.
