Zamknięte . To pytanie jest oparte na opiniach . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby można było na nie odpowiedzieć faktami i cytatami, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Obecnie uczęszczam na...
Eksplorowałem szereg narzędzi do prognozowania i odkryłem, że Uogólnione Modele Addytywne (GAM) mają największy potencjał do tego celu. GRY są świetne! Pozwalają na bardzo zwięzłe określenie złożonych modeli. Jednak ta sama zwięzłość powoduje pewne zamieszanie, szczególnie w odniesieniu do tego, w...
Następujący problem został opublikowany na stronie Mensa International na Facebooku: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Sam post otrzymał ponad 1000 komentarzy, ale nie będę wchodził w szczegóły na temat debaty, ponieważ wiem, że jest to paradoks skrzynki Bertranda, a odpowiedź brzmi ....
Kontekst Grupa naukowców i statystów ( Benjamin i in., 2017 ) niedawno zasugerowała, że typowy współczynnik fałszywie dodatnich ( = 0,05) stosowany jako próg dla określenia „istotności statystycznej” musi zostać dostosowany do bardziej konserwatywnego progu ( = .005). Konkurencyjna grupa...
Na swojej stronie wiki twórcy Stana stwierdzają: Niektóre zasady, których nie lubimy: niezmienność, Jeffreys, entropia Zamiast tego widzę wiele normalnych zaleceń dotyczących dystrybucji. Do tej pory korzystałem z metod bayesowskich, które nie polegały na próbkowaniu, i byłem zadowolony, że...
W ostatnim artykule Norton i in. (2018) stwierdzają, że[1][1]^{[1]} Różnych ilorazów szans z tego samego badania nie można porównać, gdy modele statystyczne, które dają oszacowania ilorazu szans, mają różne zmienne objaśniające, ponieważ każdy model ma inny arbitralny współczynnik skalowania....
W koniugacie Bayesa z analizą bayesowską Kevina Murphy'ego rozkładu Gaussa pisze, że tylna dystrybucja predykcyjna jest p(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθp(x∣D)=∫p(x∣θ)p(θ∣D)dθ p(x \mid D) = \int p(x \mid \theta) p(\theta \mid D) d \theta gdzie to dane, na których model jest dopasowany, a to dane...
Załóżmy, że mamy (mierzalny i odpowiednio zachowujący się) zestaw , gdzie jest zwarty. Co więcej, załóżmy, że możemy pobrać próbki z równomiernego rozkładu na względem miary Lebesgue'a i że znamy miarę . Na przykład może być polem zawierającymS⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb...
Mam dwie różne metody analityczne, które mogą zmierzyć stężenie konkretnej cząsteczki w matrycy (na przykład zmierzyć ilość soli w wodzie) Dwie metody są różne i każda ma swój własny błąd. Jakie sposoby pokazania tych dwóch metod są równoważne (lub nie). Myślę, że wykreślenie wyników z wielu...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było na temat dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Chcę obliczyć podsumowanie zmiennej w data.frame dla...
Szukam korelacji między odpowiedziami na różne pytania w ankiecie („umm, zobaczmy, czy odpowiedzi na pytanie 11 korelują z odpowiedziami na pytanie 78”). Wszystkie odpowiedzi są kategoryczne (większość z nich „od bardzo nieszczęśliwych” do „bardzo szczęśliwych”), ale kilka z nich ma inny zestaw...
Przykładowy kod: (pc.cr <- princomp(USArrests)) summary(pc.cr) loadings(pc.cr) ## note that blank entries are small but not zero Otrzymuję różne wyniki i nie jestem pewien, czy rozumiem, na czym polega różnica. Oto wynik: > summary(pc.cr) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3...
Mam dwa lata danych, które w zasadzie wyglądają tak: Data _ __ Przemoc T / N? _ Liczba pacjentów 1/1/2008 _ ___ 0 __ _ __ _ ____ 11 2/1/2008 _ __ _ 0 _ __ _ __ _ __ 11 01.03.2008 _ ____ 1 __ _ __ _ ____ 12 4/1/2008 _ ____ 0 __ _ __ _ ____ 12 ... 31.12.2009 r. _ __ 0_ _ __ _ __ _ __ 14 tj....
Mam ramkę danych, jak poniżej: case simulation temp plank oxygen 1 1 1 8 7 11 2 2 1 16 10 15 ... 17 17 2 26 12 17 18 18 2 15 8 12 19 19 2 28 11 21 20 20 2 24 6 14 Chciałbym uzyskać podsumowania podzielone przez poziomy zmiennej symulacyjnej. Na przykład, chciałbym średnią tempdla symulacji == 1...
Chcę zaimplementować (w R) następujący bardzo prosty dynamiczny model liniowy, dla którego mam 2 nieznane parametry zmieniające się w czasie (wariancja błędu obserwacji i wariancja błędu stanu ). ϵ 2 tϵ1tϵt1\epsilon^1_tϵ2)tϵt2\epsilon^2_t Ytθt + 1==θt+ ϵ1tθt+ ϵ2)tYt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2...
Zakładając, że istnieje sens w testowaniu założenia normalności dla anova (patrz 1 i 2 ) Jak można to przetestować w R? Spodziewałbym się zrobić coś takiego: ## From Venables and Ripley (2002) p.165. utils::data(npk, package="MASS") npk.aovE <- aov(yield ~ N*P*K + Error(block),...
Poszukuję, jak (wizualnie) wyjaśnić studentom pierwszego roku prostą korelację liniową. Klasycznym sposobem wizualizacji byłoby stworzenie wykresu rozproszenia Y ~ X z prostą linią regresji. Ostatnio wpadłem na pomysł rozszerzenia tego typu grafiki, dodając do wykresu 3 kolejne obrazy,...
Każdy, kto podąży za baseballem, prawdopodobnie słyszał o nieoczekiwanym występie Jose Bautisty w Toronto typu MVP. W ciągu czterech poprzednich lat osiągnął około 15 przebiegów u siebie w sezonie. W zeszłym roku osiągnął 54 lata, a liczba ta przekroczyła zaledwie 12 graczy w historii baseballu. W...
Powiedzmy, że mam dane: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Chcę wykreślić ciągłe przez ciągłą interakcję tak, że x1 jest na osi X, a x2 jest reprezentowany przez 3...
Oto, co chcę zrobić, ale wydaje się, że nie ma predictmetody dla mlogit. Jakieś pomysły? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+...