• Modelos Mixtos con R
  • Bienvenido
    • Estructura del libro
    • Software y convenciones
    • Bloques informativos
  • 1 Introducción
    • 1.1 La complejidad estructural tenida en cuenta por los modelos mixtos
  • 2 Regresión lineal
    • 2.1 Modelo estadístico
    • 2.2 Verosimilitud del modelo
      • Ejemplo
  • 3 Modelos Lineales Mixtos
    • 3.1 Entrevista con Jim Ware y Nan Laird
  • 4 Aplicaciones shiny
  • 5 Paquete lme4
    • 5.1 Función lmer
    • Ejemplo: modelo normal con intercepto aleatorio
    • Ejemplo: recuperando los interceptos aleatorios
    • 5.2 Función glmer
    • Ejemplo: modelo gamma con intercepto aleatorio
    • Ejemplo: modelo inversa gaussiana con intercepto y pendiente aleatoria
  • 6 Aplicación con lme4
    • Ejercicios
  • 7 Paquete nlme
    • 7.1 Función lme
    • Ejemplo: modelo normal con intercepto aleatorio
  • 8 Aplicación con nlme
    • Ejercicios
  • 9 Aplicación rat pup
  • 10 Métodos de estimación
    • 10.1 ML y REML
    • Ejemplo: comparando REML y ML usando lme4
    • Ejemplo: comparando REML y ML usando nlme
    • Ejercicios
  • 11 Pruebas de hipótesis
    • 11.1 Prueba razón de verosimilitud
    • 11.2 Prueba de Wald
    • 11.3 Prueba de hipótesis sobre los efectos fijos
      • Ejemplo
      • Ejemplo
    • 11.4 Prueba de hipótesis sobre componentes de varianza
      • 11.4.1 Componentes de varianza lejos del borde
      • 11.4.2 Componentes de varianza en el borde
      • Ejemplo
      • Ejemplo
    • Ejercicios
  • 12 Modelando la heterocedasticidad
    • 12.1 Opciones para modelar la varianza
    • 12.2 varFixed
    • Ejemplo: \(\sigma^2_y\) dependiendo de una variable cuantitativa
    • 12.3 varIdent
    • Ejemplo: \(\sigma^2_y\) dependiendo de una variable cualitativa
    • 12.4 varExp
    • Ejemplo: \(\sigma^2_y\) con estructura exponencial
    • 12.5 varConstPower
    • Ejemplo: \(\sigma_y^2\) dependiendo de una variable constante más la potencia de una variable cuantitativa
  • 13 Modelos con más de dos niveles
  • 14 Paquete marginaleffects
    • Ejemplo ChickWeight lineal
    • Ejemplo ChickWeight cuadrático
    • 14.1 Ejemplo
  • 15 Paquete ggeffects
  • 16 Predicción
  • 17 Modelos Lineales Generalizados Mixtos
    • 17.1 Videos de apoyo
  • 18 Paquete glmmTMB
    • 18.1 Función glmmTMB
    • Ejemplo: modelo normal con intercepto aleatorio
    • Ejemplo: recuperando los interceptos aleatorios
    • Ejemplo: modelo gamma con intercepto aleatorio
  • 19 Paquete glmm
    • 19.1 Función glmm
    • Ejemplo: modelo Poisson con intercepto aleatorio
  • 20 Paquete MASS
    • 20.1 Función glmmPQL
    • Ejemplo: modelo Bernoulli (binomial) con intercepto aleatorio
    • 20.2 What it means for AIC NA in glmmPQL (MASS) summary output?
    • 20.3 Two questions on the results from glmmPQL(MASS)
    • 20.4 How do I interpret the variance of random effect in a generalized linear mixed model?
  • 21 Paquete INLA
    • Ejemplo: modelo Poisson con intercepto aleatorio
    • Ejemplo: modelo Poisson con intercepto y pendiente aleatoria
  • 22 Paquete gamlss
    • 22.1 Modelo lineal mixto con intercepto aleatorio
      • Ejemplo
    • 22.2 Modelo lineal mixto con pendiente aleatoria
      • Ejemplo
    • 22.3 Modelo lineal mixto con intercepto y pendiente aleatoria
      • Ejemplo
  • 23 GLMM Poisson
  • 24 GLMM gamma
  • 25 Modelo multinomial
    • Ejemplo: modelo multinomial nominal
    • Ejemplo: modelo multinomial ordinal
    • Ejemplo: simulando observaciones de un modelo multinomial nominal
  • 26 Diagnósticos con DHARMa
    • Ejemplo: modelo gamma mixto
  • 27 Coeficiente \(R^2\)
    • Ejemplo: modelo normal con intercepto aleatorio
    • Ejemplo: modelo normal sin intercepto aleatorio
    • Ejemplo: modelo clase lme
    • Ejemplo: modelo clase lme4
  • 28 Simulación de glmm
    • 28.1 Ejemplo para datos de crecimiento
  • 29 Single case experimental desing (sced)
    • Ejemplo: simulación de un sced ABAB
  • 30 Otro material interesante
  • References
  • Published with bookdown

Modelos Mixtos con R

30 Otro material interesante

En este capítulo se listan algunos blogs y publicaciones interesantes relacionados con modelos mixtos.

  • A Practical Guide to Mixed Models in R.
  • Introduction to linear mixed models.
  • How to choose nlme or lme4 R library for mixed effects models?.
  • GLMM FAQ.
  • Paquete glmmsr.

https://stats.stackexchange.com/questions/486561/can-i-compare-lmer-models-with-different-fixed-effects-using-anova