問題タブ [brms]

分解しようとしている複雑な 3 方向の相互作用を使用して、R で brms モデルを実行しました。コードについては、以下を参照してください。3 つのレベル (幸せ/怒り/恐れ) と複数のカテゴリ要因を持つ多項従属変数があります: グループ (3 つのレベル; 社会不安、その他の不安、非不安) / 感情 (3 つのレベル; 幸せ、怒り、恐れ) / パーセンテージ(4 段階: 10%、30%、50%、70%)。私は次の質問にどのように答えることができるかを理解しようとしています: グループは感情的な顔に対する反応に違いがありますか? (例えば、社会的に不安なグループは、他のグループよりも、幸せな顔や恐ろしい顔に対する反応として怒りを選ぶ可能性が高いですか?パーセンテージ レベルの? 3 方向の相互作用は有意でした. 私の質問は, emmeans を使用して出力を取得するにはどうすればよいですか? この質問に答えたいと思います.

モデル コード: cormod_multi <- brm(Emochoice ~ f_group + f_emotion_r + f_percentage + f_group f_emotion_r f_percentage + (1 + f_emotion_r*f_percentage | f_ppn)、data = data_mult、family = 'categorical'、warmup = 1000、iter = 10000、chains = 4、コア = 10、コントロール = リスト (adapt_delta = 0.95、max_treedepth = 15))

gam 関数を使用して、mgcv パッケージで階層型 GAM を実行したいと考えています。brms で同じ形式のモデルを問題なく使用しました。最終的に brms で同じモデルを再実行しますが、日曜日にアブストラクトの提出期限があるため、mgcv でモデルを試してより迅速な結果を得たいと考えています。

私の式：

私のデータ:

2 つの質問があります。

モデルを適合させようとすると、次のようfit_count <- gam(f, data = count_merge, method = "REML", family = gaussian())になります。

式の t2() 引数に何かがあると思います。

b) 通常、GAM を brms で実行します。そのモデルの式は次のとおりです。

数式を mgcv::gam に適合させる方法は大丈夫ですか?

2 つのカテゴリ要因 (conditionStimuli = 3 レベル、sequenceTrials = 2 レベル) を使用して、反応時間に関するベイジアン階層モデルを作成したいと考えています。最初に、デフォルトの事前確率でモデルを実行します。

summary() 関数は次のことを報告します。

次の質問もあります。

結果変数に前もって（反応時間：元ガウス）を設定することは可能ですか（または意味がありますか）？

予測変数では、どのタイプの事前分布が適切ですか?

ありがとうございました、

データは次のようになります。

マルチレベル ロジスティック モデルを に適合させbrms、その後 を実行しましたpp_check。プロットを解釈するのを手伝ってくれる人はいますか (まず、水平/垂直軸にあるもの)? y特に、データがバイナリであるため、ラベル付けされた曲線は私にはわかりません。