Запитання з тегом «r»

Я хотів би провести прогноз, заснований на множинній часовій серії ARIMA-моделі з безліччю зовнішніх змінних. Оскільки я не такий вмілий, що стосується ані статистики, ані ІР, яку я не хочу зберігати, є максимально простим (прогноз тенденцій на 3 місяці достатній). У мене є 1 залежний часовий ряд і 3-5 часових …

14 r  time-series  arima 

Я порахував автокореляцію за даними часових рядів щодо закономірностей руху риби, виходячи з її позицій: X ( x.ts) та Y ( y.ts). Використовуючи R, я запустив наступні функції та створив такі графіки: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) Моє запитання: як я інтерпретую ці сюжети? Яка інформація потрібна, щоб повідомити про будь-яку схему? Я …

14 r  time-series  autocorrelation 

У мене є деякі дані, які я легко використовую loess. Я хотів би знайти точки перегину згладженої лінії. Чи можливо це? Я впевнений, що хтось створив фантазійний метод, щоб вирішити це ... Я маю на увазі ... зрештою, це R! Я добре змінюю функцію згладжування, яку використовую. Я просто використовував, …

14 r  smoothing  loess 

Я намагаюся зрозуміти, як обчислити оптимальну точку зрізу для кривої ROC (значення, при якому чутливість та специфічність максимізовані). Я використовую набір даних aSAHіз пакету pROC. outcomeЗмінна може бути пояснено двома незалежними змінними: s100bі ndka. Використовуючи синтаксис Epiпакета, я створив дві моделі: library(pROC) library(Epi) ROC(form=outcome~s100b, data=aSAH) ROC(form=outcome~ndka, data=aSAH) Результат проілюстрований на …

14 r  roc  sensitivity-analysis  sensitivity-specificity 

Я новачок у мові R Мені хотілося б знати, як імітувати з декількох лінійних регресійних моделей, які виконують усі чотири припущення регресії. добре, дякую. Скажімо, я хочу імітувати дані на основі цього набору даних: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) то я отримую вихід: Call: lm(formula = y ~ x1 + …

14 r  multiple-regression  simulation 

В даний час у мене є проблема з розумінням синтаксису R для встановлення GLM за допомогою дистрибутива Gamma. У мене є набір даних, де кожен рядок містить 3 співперемінних ( X1,X2,X3X1,X2,X3X_1, X_2, X_3 ), змінну відповіді ( YYY ) та параметр фігури ( KKK ). Я хочу моделювати масштаб розподілу …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

Мені потрібно об'єднати одиниці в кластери, щоб мінімізувати суму квадратів у межах групи (WSS), але мені потрібно забезпечити, щоб кожен кластер містив принаймні m одиниць. Будь-яка ідея, чи дозволяє будь-яка з кластеризуючих функцій R об'єднати в k кластери з обмеженням мінімального розміру кластера? kmeans (), здається, не пропонує варіант обмеження …

14 r  clustering 

Я намагався розрізнити, що саме означають "coef" та "(exp) coef" coxph. Здається, що "(exp) coef" - це порівняння першої змінної в моделі відповідно до групи, призначеної в команді. Як функція coxph доходить до значень "coef" та "(exp) coef"? Окрім того, як coxph визначає ці значення, коли проводиться цензура?

14 r  survival  interpretation 

У мене є векторний номер, який я завантажив сюди (... / code / MyData.Rdata) за допомогою dput. Я хотів би отримати bca ci, тому я написав цей код: my.mean <- function(dat, idx){ return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE)) } boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000) Але коли я запускаю наступне, я отримую …

14 r  bootstrap 

На основі вибірки з разів виживання, я хотів би оцінити ймовірність виживання часу , для деякого конкретного , використовуючи оцінювач Каплан-Мейє. Чи можливо це зробити в ? Зверніть увагу, що - це не обов'язково час події.ннnттtттtRттt

14 r  kaplan-meier 

Я щойно запустив негативний біноміальний GLM, і це вихід: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 0.1152 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

У наступному прикладі > m = matrix(c(3, 6, 5, 6), nrow=2) > m [,1] [,2] [1,] 3 5 [2,] 6 6 > (OR = (3/6)/(5/6)) #1 [1] 0.6 > fisher.test(m) #2 Fisher's Exact Test for Count Data data: m p-value = 0.6699 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal …

14 r  odds-ratio  fishers-exact 

Я використовую сценарій. Це для основних записів. У мене є кадр даних, який показує різні елементарні композиції в стовпцях на заданій глибині (у першому стовпці). Я хочу виконати з нею PCA, і я плутаюсь щодо методу стандартизації, який я повинен вибрати. Хто-небудь з вас використовував цю програму clr()для підготовки ваших …

13 r  pca  normalization  compositional-data 

Дуглас Бейтс зазначає, що наступні моделі є еквівалентом "якщо матриця коваріації дисперсії для випадкових ефектів, що оцінюються за вектором, має спеціальну форму, що називається складовою симетрією" ( слайд 91 у цій презентації ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + (1|group) …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Невеликий фон Я працюю над інтерпретацією регресійного аналізу, але мене дуже розгублено щодо значення r, r квадрата та залишкового стандартного відхилення. Я знаю визначення: Характеристики r вимірює силу і напрямок лінійної залежності між двома змінними на розсіювачі R-квадрат - це статистичний показник того, наскільки близькі дані до встановленої лінії регресії. …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r