Pytania oznaczone «sas»

SAS to pakiet oprogramowania statystycznego. Użyj tego tagu w przypadku każdego pytania na temat, które (a) dotyczy SAS jako krytycznej części pytania lub oczekiwanej odpowiedzi, & (b) nie dotyczy tylko tego, jak używać SAS.

71
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)

Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić...

r correlation random-variable random-generation independence assumptions random-variable unbiased-estimator regression hypothesis-testing heteroscedasticity generalized-least-squares distributions networks data-visualization sas reproducible-research philosophical time-series variance outliers quality-control mean multilevel-analysis average weighted-mean regression confidence-interval prediction-interval correlation matlab matrix data-mining maximum-likelihood r time-series survival predictive-models
46
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie

Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...

regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model
18
Zasoby dla użytkownika R, który musi nauczyć się SAS

Używam R. Codziennie. Myślę w kategoriach data.frames, rodziny funkcji apply (), programowania obiektowego, wektoryzacji i geom / estetyki ggplot2. Właśnie zacząłem pracować dla organizacji, która przede wszystkim korzysta z SAS. Wiem, że jest książka o nauce języka R dla użytkowników SAS , ale...

r sas
18
Nieszablonowe opcje analizy danych

Używam SAS profesjonalnie od prawie 5 lat. Mam go zainstalowanego na swoim laptopie i często muszę analizować zestawy danych z 1000-2 000 zmiennych i setkami tysięcy obserwacji. Szukałem alternatyw dla SAS, które pozwalają mi przeprowadzać analizy zbiorów danych o podobnych rozmiarach. Jestem...

r sas large-data
13
Wzór na autokorelację w R vs. Excel

Próbuję dowiedzieć się, w jaki sposób R oblicza autokorelację lag-k (najwyraźniej jest to ta sama formuła stosowana przez Minitab i SAS), dzięki czemu mogę ją porównać do korzystania z funkcji CORREL programu Excel zastosowanej do serii i jej wersji z opóźnieniem k. R i Excel (przy użyciu CORREL)...

r sas autocorrelation excel
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
11
R / mgcv: Dlaczego produkty tensorowe te () i ti () wytwarzają różne powierzchnie?

mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
11
Konwertuj kod SAS NLMIXED dla zerowej regresji gamma na R

Próbuję uruchomić regresję z zerowym napełnieniem dla zmiennej ciągłej odpowiedzi w R. Jestem świadomy implementacji gamlss, ale naprawdę chciałbym wypróbować ten algorytm Dale'a McLerrana, który jest koncepcyjnie nieco prostszy. Niestety kod znajduje się w SAS i nie jestem pewien, jak go ponownie...

r sas gamlss
11
Korzystanie z symulacji komputerowych w celu lepszego zrozumienia pojęć statystycznych na poziomie absolwenta

Cześć, studiuję na kierunku Statystyka, omawiamy statystyki testowe i inne pojęcia. Jednak często jestem w stanie zastosować formuły i rozwinąć swoistą intuicję dotyczącą tego, jak działają rzeczy, ale często mam wrażenie, że być może, jeśli poprę moje badanie symulowanymi eksperymentami, rozwinę...

r hypothesis-testing sas simulation computational-statistics
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
10
Różnica między implementacją regresji grzbietu w R i SAS

Czytałem opis regresji grzbietu w Applied Linear Statistics Models , 5th Ed, rozdział 11. Regresję grzbietu wykonuje się na podstawie danych tkanki tłuszczowej dostępnych tutaj . Podręcznik pasuje do danych wyjściowych w SAS, gdzie współczynniki przekształcone wstecz są podane w dopasowanym modelu...

r sas ridge-regression