Pytania oznaczone «r»

10

Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.

Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...

r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation

10

Który jest bardziej dokładny glm lub glmnet?

R glm i glmnet używają różnych algorytmów. Kiedy używam obu, zauważam nietrywialne różnice między oszacowanymi współczynnikami. Interesuje mnie, kiedy jedna jest bardziej dokładna od drugiej, i czas na rozwiązanie / kompromis. W szczególności mam na myśli przypadek, w którym ustawia się lambda...

r generalized-linear-model glmnet

10

Naprawiono vs efekty losowe

Niedawno zacząłem uczyć się o uogólnionych liniowych modelach mieszanych i używałem R do zbadania, jaką to różnicę traktuje członkostwo w grupie jako efekt stały lub losowy. W szczególności patrzę na omawiany tutaj przykładowy zestaw

r random-effects-model glmm

10

Czy istnieje ogólna definicja wielkości efektu?

effect-sizeTag ma wiki. Strona wikipedii o wielkości efektu nie zawiera dokładnej ogólnej definicji. I nigdy nie widziałem ogólnej definicji wielkości efektu . Jednak podczas czytania niektórych dyskusji, takich jak ta, mam wrażenie, że ludzie mają na myśli ogólne pojęcie wielkości efektu w...

hypothesis-testing effect-size power

10

Kilka regresji logistycznych a regresja wielomianowa

Czy wykonalne jest kilka binarnych regresji logistycznych zamiast regresji wielomianowej? Z tego pytania: Wielomianowa regresja logistyczna a binarna regresja logistyczna jeden na jeden spostrzegam, że regresja wielomianowa może mieć niższe błędy standardowe. Jednak pakiet, którego chciałbym użyć,...

r logistic multinomial

10

Karane metody dla danych jakościowych: łączenie poziomów w czynnik

Modele ukarane mogą być wykorzystane do oszacowania modeli, w których liczba parametrów jest równa lub nawet większa niż wielkość próbki. Taka sytuacja może wystąpić w logarytmiczno-liniowych modelach dużych rzadkich tabel danych kategorialnych lub zliczających. W tych ustawieniach często jest...

categorical-data lasso elastic-net log-linear many-categories

10

Jak napisać termin błędu w powtarzanych pomiarach ANOVA w R: Błąd (temat) vs Błąd (temat / czas)

Moje pytanie jest bardzo ściśle związane z poprzednim poście Określanie Błąd () termin w ANOVA z powtarzanymi pomiarami w R . Chciałbym jednak uzyskać więcej informacji na temat definiowania terminu błędu. Załóżmy, że mam dwukierunkową powtarzaną ANOVA. Czynnikiem pomiędzy efektami grupowymi...

r anova repeated-measures

10

Jak obliczyć dywergencję / odległość Kullbacka-Leiblera?

Mam trzy zestawy danych X, Y i Z. Każdy zestaw danych określa częstotliwość wystąpienia zdarzenia. Na przykład: Zestaw danych X: E1: 4, E2: 0, E3: 10, E4: 5, E5: 0, E6: 0 itd. Zestaw danych Y: E1: 2, E2: 3, E3: 7, E4: 6, E5: 0, E6: 0 itd. Zestaw danych Z: E1: 0, E2: 4, E3: 8, E4: 4, E5: 1, E6: 0...

kullback-leibler

10

Odchylenie estymatorów maksymalnego prawdopodobieństwa dla regresji logistycznej

Chciałbym zrozumieć kilka faktów dotyczących estymatorów maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) dla regresji logistycznych. Czy to prawda, że ogólnie MLE regresji logistycznej jest stronniczy? Powiedziałbym tak". Wiem na przykład, że wymiar próbki jest związany z asymptotycznym nastawieniem...

logistic maximum-likelihood unbiased-estimator bias

10

Co oznacza przepustowość?

Narysowałem funkcję gęstości w R, a pod wykresem jest liczba pasm. Co oznacza ta

r

10

Jak włączyć innowacyjną wartość odstającą przy obserwacji 48 w moim modelu ARIMA?

Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość...

r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models

10

Jak uzyskać przedział ufności dla zmiany r-kwadratowej populacji

Dla prostego przykładu załóżmy, że istnieją dwa modele regresji liniowej 1 Model posiada trzy czynniki prognostyczne, x1a, x2b, ix2c Model 2 ma trzy predyktory z modelu 1 i dwa dodatkowe predyktory x2aorazx2b Istnieje równanie regresji populacji, w którym wyjaśniona wariancja populacji wynosi...

regression confidence-interval estimation r-squared shrinkage anova t-test references tukey-hsd machine-learning boosting r clustering fishers-exact generalized-linear-model model probit link-function r survival probability distributions dice logistic lme4-nlme glmm meta-analysis distributions distributions factor-analysis r anova repeated-measures post-hoc

10

korekta wartości p dla statystyki Local Moran's I (LISA)

Pracuję z eksploracyjną analizą przestrzenną w R przy użyciu pakietu spdep. Natknąłem się na opcję dostosowania wartości p lokalnych wskaźników asocjacji przestrzennej (LISA) obliczonych za pomocą localmoranfunkcji. Według dokumentów ma to na celu: ... korekta wartości prawdopodobieństwa dla...

r multiple-comparisons bonferroni

10

Dodanie efektu losowego wpływa na oszacowanie współczynnika

Zawsze uczono mnie, że efekty losowe wpływają tylko na wariancję (błąd), a efekty stałe wpływają tylko na średnią. Ale znalazłem przykład, w którym efekty losowe wpływają również na średnią - oszacowanie współczynnika: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k,...

r mixed-model random-effects-model

10

AIC, błąd anova: nie wszystkie modele są dopasowane do tej samej liczby obserwacji, nie wszystkie modele są dopasowane do tego samego rozmiaru zbioru danych

Mam takie modele: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- lm(y ~...

r mixed-model aic

10

SMOTE generuje błąd związany z problemem nierównowagi wielu klas

Próbuję użyć SMOTE do skorygowania nierównowagi w moim problemie z klasyfikacją wielu klas. Chociaż SMOTE działa doskonale na zestawie danych tęczówki zgodnie z dokumentem pomocy SMOTE, nie działa na podobnym zestawie danych. Oto jak wyglądają moje dane. Zauważ, że ma trzy klasy o wartościach 1, 2,...

r classification unbalanced-classes oversampling

10

Oszacowanie parametru rozkładu jednolitego: niewłaściwy wcześniej?

Mamy N próbek, , z jednolitego rozkładu [0, \ theta], gdzie \ theta jest nieznany. Oszacuj \ theta na podstawie danych.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Tak więc zasada Bayesa ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) =

bayesian estimation uniform uninformative-prior

10

Błąd propagacji SD vs SE

Mam od 3 do 5 miar cechy na osobę w dwóch różnych warunkach (A i B). Mam kreślenia średnia dla każdego indywidualnie w każdym stanie i używam błąd standardowy ( tj , , przy = liczba pomiarów) jako pionowe kreski. NS.D / N--√SD/NSD/\sqrt{N}N.NN Teraz chcę wykreślić różnicę między średnią miarą na...

standard-deviation standard-error error error-propagation

10

Wyjaśnienie filtrów Kalmana w modelach przestrzeni stanów

Jakie są kroki związane z użyciem filtrów Kalmana w modelach przestrzeni stanów? Widziałem kilka różnych sformułowań, ale nie jestem pewien szczegółów. Na przykład Cowpertwait zaczyna się od następującego zestawu równań: yt= F.′tθt+ vtyt=fat′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt= Gtθt - 1+...

kalman-filter state-space-models

10

Zaloguj prawdopodobieństwo dla GLM

W poniższym kodzie wykonuję regresję logistyczną zgrupowanych danych za pomocą glm i „ręcznie” za pomocą mle2. Dlaczego funkcja logLik w R daje mi logarytm logLik (fit.glm) = - 2,336, który jest inny niż logLik (fit.ml) = - 5,514, który otrzymuję ręcznie? library(bbmle) #successes in first...

r self-study generalized-linear-model