मेरे पास लंबे प्रारूप में अनुदैर्ध्य डेटा है जो पहले दो विषयों के लिए इस तरह दिखता है:

  id X  M     Y
1  1 0 M1  2.53
2  1 0 M2  1.45
3  1 0 M3  1.17
4  1 0 M5  0.78
5  1 0 M7 -0.95
6  1 0 M9 -0.07
7  2 1 M1 -0.81
8  2 1 M2 -1.66
9  2 1 M3 -0.01
10 2 1 M5  0.39

M1 से M9 नौ अलग-अलग निश्चित माप अवसरों को दर्शाता है। जैसा कि अनुदैर्ध्य डेटा के साथ होता है, कुछ परिणाम Y गायब हैं। विषय id 1 M4, M6, M8, और id के परिणामों को याद करता है 2 M4 और M6 से M9 तक चूकता है। डेटा के अन्य विषयों में अलग-अलग बिंदुओं पर डेटा छूट जाता है।

एक यादृच्छिक अवरोधन मॉडल lme अवसरों के साथ फिट होता है और सहसंयोजक X निश्चित प्रभावों के रूप में है

lme(fixed = Y ~ M + X, random = ~ 1 | id , data  = dat)

यह सर्वविदित है कि यह एक मिश्रित समरूपता सहसंबंध संरचना उत्पन्न करता है और अनुमान तब तक सुसंगत हैं जब तक लापता परिणाम MAR हैं। यदि यौगिक समरूपता प्रशंसनीय नहीं है, तो यह यादृच्छिक ढलानों को जोड़ने या एक अलग सहसंबंध संरचना को निर्दिष्ट करने का विकल्प है, जैसे कि असंरचित।

lme(fixed = Y ~ M + X, random = ~ 1 | id , data  = dat, correlation = corSymm())

फिर आउटपुट में मुझे एम 1 से एम 9 के समूह सहसंबंध मैट्रिक्स के भीतर मिलता है। हालांकि, lme को कैसे पता चलता है कि कौन से समय बिंदु M आसन्न हैं, यानी क्रम क्या है और जहां दो परिणाम आसन्न नहीं हैं? उदाहरण के लिए, आईडी 1 के लिए, ऐसा लगता है कि lme अपने पहले 6 मापों को M1, M2, ..., M6 के रूप में लेगा, जैसा कि होना चाहिए, M1, M2, M3, M5, M7, और एम9. इसलिए मैं चिंतित हूं कि असंरचित सहसंबंध मैट्रिक्स का गलत अनुमान लगाया गया है। क्या जानकारी को lme तक पहुंचाने का कोई तरीका है जो प्रत्येक Y के लिए समय बिंदुओं से संबंधित है?

4
tomka 28 जिंदा 2021, 13:55

1 उत्तर

सबसे बढ़िया उत्तर

यदि M1 से M9 निश्चित माप के अवसर हैं, तो उन्हें समय के रूप में पहचाना जा सकता है और एक सतत चर के रूप में माना जा सकता है।

library(nlme)
# arbitrary time selected from the measurement occasion labels
dat$T <- as.numeric(sub("M", "", dat$M))
lme(fixed = Y ~ T + X, random = ~ 1 | id , data  = dat) 

वैकल्पिक रूप से, corSymm संरचना में एक समय सहसंयोजक पर जानकारी हो सकती है और माप के क्रम को परिभाषित कर सकती है।

corSymm(form = ~ T)

ध्यान दें कि T में सहसंबंध संरचना में समय सहसंयोजक के रूप में सफलतापूर्वक उपयोग किए जाने वाले क्रमागत पूर्णांकों का एक क्रम होना चाहिए।

1
nya 4 फरवरी 2021, 12:37
क्षमा करें, व्यस्त कार्यक्रम के कारण मैं इनाम पुरस्कार से चूक गया।
 – 
tomka
9 फरवरी 2021, 21:54