Variability explained by covariates in linear mixed‐effect models for longitudinal data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variability explained by covariates or explained variance is a well‐known concept in assessing the importance of covariates for dependent outcomes. In this paper we study R2 statistics of explained variance pertinent to longitudinal data under linear mixed‐effect models, where the R2 statistics are computed at two different levels to measure, respectively, within‐ and between‐subject variabilities explained by the covariates. By deriving the limits of R2 statistics, we find that the interpretation of explained variance for the existing R2 statistics is clear only in the case where the covariance matrix of the outcome vector is compound symmetric. Two new R2 statistics are proposed to address the effect of time‐dependent covariate means. In the general case where the outcome covariance matrix is not compound symmetric, we introduce the concept of compound symmetry projection and use it to define level‐one and level‐two R2 statistics. Numerical results are provided to support the theoretical findings and demonstrate the performance of the R2 statistics. The Canadian Journal of Statistics 38: 352–368; 2010 © 2010 Statistical Society of Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,085 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».