Pytania oznaczone «model»

9
Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych

Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography
9
Niektóre z moich predyktorów są w bardzo różnych skalach - czy muszę je przekształcić przed dopasowaniem modelu regresji liniowej?

Chciałbym uruchomić regresję liniową na wielowymiarowym zestawie danych. Istnieją różnice między różnymi wymiarami pod względem ich wielkości. Na przykład wymiar 1 ogólnie ma zakres wartości [0, 1], a wymiar 2 ma zakres wartości [0, 1000]. Czy muszę wykonać transformację, aby zakresy danych dla...

regression multiple-regression linear-model
9
Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?

Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć oczekiwane...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom
9
Kiedy uwzględnić efekt losowy w modelu

Jestem nowy w modelowaniu mieszanym i jestem zdezorientowany, czy należy zastosować losowy efekt w analizie, którą wykonuję. Wszelkie porady będą mile widziane. moje badanie bada, jak dobrze nowo opracowany wskaźnik liczebności ssaków może przewidzieć wartość ustalonego, ale bardziej...

random-effects-model nested-data
9
Założenia uogólnionych modeli liniowych

Na stronie 232 „towarzysza R do regresji stosowanej” notatka Fox i Weisberg Tylko rodzina Gaussa ma stałą wariancję, a we wszystkich innych GLM wariancja warunkowa y w zależy odxx\bf{x}μ(x)μ(x)\mu(x) Wcześniej zauważają, że wariancja warunkowa Poissona wynosi a dwumianowa to...

logistic generalized-linear-model