Запитання з тегом «r»

Я намагаюся пристосувати просту модель закону про владу до набору даних таким чином: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 Мета полягає в тому, щоб пропустити лінію електропередачі і використовувати її для прогнозування revвластей на майбутні тижні. Купка досліджень привела мене до …

13 r  predictive-models  nonlinear-regression  power-law  nls 

Це схоже на Bootstrap: оцінка знаходиться за межами довірчого інтервалу У мене є деякі дані, які представляють кількість генотипів у популяції. Я хочу оцінити генетичне різноманіття за допомогою індексу Шеннона, а також генерувати довірчий інтервал, використовуючи завантажувальний інструмент. Я помітив, однак, що оцінка за допомогою завантажувальної програми, як правило, є …

13 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

Я аналізував деякі дані, використовуючи лінійне моделювання змішаних ефектів у Р. Я планую зробити плакат з результатами, і мені було просто цікаво, чи може хтось із досвідчених моделей зі змішаним ефектом запропонувати, які сюжети використовувати для ілюстрації результатів модель. Я думав про залишкові графіки, графік пристосованих значень проти початкових значень …

13 r  data-visualization  mixed-model 

Якщо у формулі glm використовується факторна змінна (наприклад, стать із рівнями M і F), ​​створюються фіктивні змінні (і), які можна знайти в резюме моделі glm разом із пов'язаними з ними коефіцієнтами (наприклад, genderM) Якщо замість того, щоб покластися на R, поділити коефіцієнт таким чином, коефіцієнт кодується в ряд числових змінних …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

Мені потрібно оцінити базову функцію небезпеки у залежності від часу моделі Коксаλ0( t )λ0(т)\lambda_0(t) λ ( t ) = λ0( t ) експ( Z( t )'β)λ(т)=λ0(т)досвід⁡(Z(т)'β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Поки я проходив курс виживання, я пам’ятаю, що пряма похідна від функції накопичувальної небезпеки ( ) не була б хорошим оцінником, …

13 r  survival  cox-model 

Якби мені було цікаво пристосовувати двосторонні взаємодії між лінійною пояснювальною змінною та іншою пояснювальною змінною яка має квадратичний зв'язок із залежною змінною , я повинен би включати як взаємодію з квадратичною складовою, так і взаємодію з лінійною компонент в моделі? Напр .: У свою чергу будуючи на моїй попередній темі: …

13 r  regression  model-selection 

Вибачте, якщо це нове питання; Я намагаюся вчити себе статистику вперше. Я думаю, що у мене є основна процедура, але я намагаюся виконати її з Р. Отже, я намагаюся оцінити значення коефіцієнтів регресії у множинній лінійній регресії форми y^=Xβ^y^=Xβ^ \hat y = X \hat \beta Я думаю, що t-статистика для …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

У мене є дані, які виглядають так: Я спробував застосувати нормальний розподіл (оцінка щільності ядра працює краще, але мені не потрібна така велика точність), і це працює досить добре. Діаграма щільності складає еліпс. Мені потрібно отримати цю функцію еліпса, щоб вирішити, чи лежить точка в межах еліпса чи ні. Як …

13 r  regression  pdf  bivariate 

Сподіваюся, хтось на цих форумах може допомогти мені вирішити цю основну проблему в дослідженнях експресії генів. Я зробив глибоке секвенування експериментальної та контрольної тканини. Потім я отримав значення кратного збагачення генів в експериментальному зразку над контролем. Референтний геном має ~ 15 000 генів. 3 000 з 15 000 генів збагатилися …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

Я використовую RandomForestпакет R і розгублений, як інтерпретувати значення осі Y в їх часткових ділянках залежності. Документи довідки констатують, що графік - це "графічне зображення граничного ефекту змінної на ймовірність класу". Однак я все ще плутаю, що саме являє собою вісь y. Зокрема, що означають негативні значення? Що означає негативний …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

Я намагаюся інтерпретувати вихід nls (). Я прочитав цю публікацію, але досі не розумію, як вибрати найкращу форму. У мене є два виходи: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b 0.27553 0.04534 6.077 0.001744 ** …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

У недавньому документі Norton et al. (2018) [ 1 ] стверджують, що[1][1]^{[1]} Різні коефіцієнти шансів одного і того ж дослідження не можна порівняти, коли статистичні моделі, які призводять до оцінки коефіцієнта шансів, мають різні пояснювальні змінні, оскільки кожна модель має різний довільний масштабуючий коефіцієнт. Не можна також порівнювати величину коефіцієнта …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

Наступна проблема була розміщена на сторінці Mensa International у Facebook: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Сама публікація отримала 1000+ коментарів, але я не буду вникати в деталі щодо дебатів там, оскільки знаю, що це парадокс Бертранда, і відповідь - . Що мене тут цікавить - це як можна відповісти на цю проблему, використовуючи підхід …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

Я досліджував цілий ряд інструментів для прогнозування і виявив, що узагальнені моделі добавок (GAM) мають найбільший потенціал для цієї мети. Ігри чудові! Вони дозволяють задавати складні моделі дуже стисло. Однак ця сама лаконічність викликає у мене певну плутанину, зокрема, стосовно того, як GAM сприймають терміни взаємодії та коваріати. Розглянемо приклад …

12 r  modeling  gam  mgcv 

В R у мене є вибірка з 348 заходів, і я хочу знати, чи можу я вважати, що вона зазвичай розподіляється для майбутніх тестів. По суті, після іншої відповіді стека , я дивлюся на графік щільності та графік QQ з: plot(density(Clinical$cancer_age)) qqnorm(Clinical$cancer_age);qqline(Clinical$cancer_age, col = 2) Я не маю сильного досвіду …

12 r  normal-distribution