Pytania oznaczone «categorical-data»

12
Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody

Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining
12
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace =...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
12
Inwersja jagód

Mam duży zbiorczy zestaw danych rynkowych dotyczących sprzedaży wina w USA i chciałbym oszacować popyt na niektóre wina wysokiej jakości. Te udziały w rynku zostały zasadniczo wyprowadzone z losowego modelu użytkowego w postaci Uja j t= X′j tβ- α pj t+ ξj t+ ϵja j t≡ δj t+ ϵj...

logistic estimation multiple-regression categorical-data
11
Wiele testów chi-kwadrat

Mam sklasyfikowane dane w tabeli 2 x 2 x 6. Nazwijmy wymiary response, Ai B. Dopasowuję regresję logistyczną do danych za pomocą modelu response ~ A * B. Analiza dewiacji tego modelu wskazuje, że oba terminy i ich interakcja są znaczące. Jednak patrząc na proporcje danych, wygląda na to, że tylko...

categorical-data logistic multiple-comparisons chi-squared