반복 측정으로 GLMM을 해결하시겠습니까?잠재 고객은 반복 측정을 통해 GLMM이 필요합니다. GLMM은 추가 기능으로 사용할 수 있으며 17에서 기본이 될 것이지만 반복 측정을 처리하지 않을 것임을 이해합니다. 현재 혼합 모델은 반복 측정 및 임의 효과를 처리할 수 있지만 비정규 응답은 처리할 수 없습니다. a) 비정상 반응(Poisson), b) 무작위 효과 및 c) 반복 측정을 처리하기 위한 창의적인 해결 방법이 있습니까? 사용 사례는 제품의 효능을 테스트하기 위해 풀밭에서 계수를 수행하는 살충제 제조업체입니다. 고맙습니다.
Re: 반복 측정으로 GLMM을 해결합니까?안녕 @Peter_Polito ,
푸아송 분포가 확실합니까? 단위 시간당 카운트입니까? 아니면 단순히 계산만 하는 이항/음의 이항 분포입니까? 어느 쪽이든 람다가 더 크거나(푸아송) p와 n이 더 크면(이항) 둘 다 정규 분포에 근접할 수 있습니다. 먼저 응답 분포를 확인하는 것이 가장 좋습니다.
즉, 반응이 정규 분포에 가깝고 잔차가 정규 분포를 따르는 경우 혼합 모델을 시도하고 사용하는 것이 여전히 괜찮다고 생각합니다. 내가 틀렸다면 다른 사람들이 나를 고쳐주기를 바랍니다.
Re: 반복 측정으로 GLMM을 해결합니까?안녕 피터,
이것이 지금 당장은 도움이 되지 않는다는 것을 알고 있지만 적어도 일부 반복 측정 구조가 18에 추가될 것이라고 낙관적이라고 제안할 수 있습니다. 우리는 그것들이 필요하다는 것을 압니다(추가 배포와 함께). 17의 초기 릴리스는 사용 사례의 ~80%에 해당하는 범위를 지정해야 했습니다. GenReg가 여러 릴리스에 걸쳐 배포판과 메서드를 추가한 것처럼 계속 추가할 것입니다.
미아 핑 @russ_wolfinger 나는 당신의 게시물에 대해, 그리고 Russ는 다음과 같은 제안을 했습니다:
" 카운트의 log2(1+x) 변환을 제안하고 일반 이론 혼합 모델을 사용합니다.변환된 데이터의 단위 변경은 개수의 두 배로 해석할 수 있습니다.
한 가지 주의해야 할 점은 0이 너무 많다는 것입니다. 이 경우 GenReg의 0 팽창 모델이 처음에는 이해될 수 있지만 무작위 효과 또는 반복 측정을 처리하지 않는다는 점에 유의하십시오.위와 같이 0/0이 아닌 데이터를 사전 분석한 다음 0이 아닌 데이터를 사전 분석하는 것이 합리적일 수 있습니다."
Re: 반복 측정으로 GLMM을 해결합니까?감사해요 @Chris_Kirchberg , 이것이 가장 논리적인 길처럼 보였습니다. 고객은 그것이 푸아송이라고 말했지만 나는 데이터를 직접 본 적이 없습니다.확인해주셔서 감사합니다.
Re: 반복 측정으로 GLMM을 해결합니까?간단한 업데이트입니다. 나는 고객과 좀 더 이야기를 나눴고 그는 EPA가 승인을 위해 제출한 분석에서 일반화 선형 혼합 모델(반복 측정 포함)을 사용하도록 요구한다고 말했습니다. 나는 EPA 문서에서 "일반화된 선형 혼합 모델을 사용한 분석...이 테스트된 각 해충 균주에 대한 LD 값을 결정하기 위해 권장됩니다."라는 줄을 찾았습니다.https://www.regulations.gov/document/EPA-HQ-OPPT-2009-0150-0037, 피. 34.
