poniedziałek, 31 października 2011

glmmy

Ukazała się ciekawa pracka: "on fitting glmm for binary responses..."
- http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sim.4265/pdf

Co jeszcze ciekawsze - szybko stala sie dosc kontrowersyjna. Ben
Bolker (świetny statystyk i modelarz) reanalizował publikowane tam
wyniki (okazuje się że dataset dostępny jest w R) i kolokwialnie mówią
wyszło mu co innego:
http://glmm.wdfiles.com/local--files/examples/Zhang_reanalysis.pdf Na
liście r-sig-mixed (jedna z list dyskusyjnych R) toczy sie dyskusja co
i jak i dlaczego wychodzi inaczej. Pouczajace, postaram się postować w
komentarzach co ciekawsze konkluzje (całość na razie się zdaje
rozkręcać ;)).

pozdrawiam
sz.

2 komentarze:

  1. Daje i to nie jest pierwszy razkiedy spotykam się z takimi problemami. W swojej pracy dane binarne często sprawiają problemy - a niestety często-gęsto to jedyny typ danych jakie możemy uzyskac (czy przez problemy w mierzeniu czy przez charakter zjawiska). Prawdziwa akcja zaczyna się gdy chcemy z takich danych liczyć np. powtarzalność albo odziedziczalność... Śmiało można powiedzieć że to jest jeden z aktywniejszych "frontów" współczesnej statystyki ;)

    OdpowiedzUsuń