Запитання з тегом «r»

Я новачок в аналізі виживання, і нещодавно я дізнався, що існують різні способи зробити це з огляду на певну мету. Мене цікавить реальна реалізація та доцільність цих методів. Мені було представлено традиційні моделі коксо-пропорційного ризику , моделі прискореного відмови та нейронні мережі (багатошаровий перцептрон) як методи для виживання пацієнта з …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

Я з економічного походження, і зазвичай в цій дисципліні підсумкова статистика змінних подається в таблиці. Однак я хочу їх скласти. Я міг би змінити графік коробки, щоб він міг відображати середнє, стандартне відхилення, мінімум та максимум, але я не хочу цього робити, оскільки графічні коробки традиційно використовуються для відображення медіанів …

10 r  data-visualization  boxplot 

Чи можете ви надати мені приклад використання сендвіч-оцінювачів для того, щоб провести надійні регресійні умовиводи? Я бачу приклад в ?sandwich, але я не зовсім розумію, як ми можемо перейти від lm(a ~ b, data)( r -cod) до оцінки та значення p, отриманого в результаті регресійної моделі, використовуючи матрицю дисперсії-коваріації, повернуту …

10 r  regression  lm  sandwich 

У мене є інтегральне рівняння виду , де Р п є емпіричної КОР і г є функцією. У мене є зіставлення зі скороченням, і тому я намагаюся вирішити інтегральне рівняння за допомогою послідовності теореми з фіксованою точкою Банаха.Т1( x ) = ∫х0г( Т1( у) ) г Ж^н( у)T1(x)=∫0xg(T1(y)) dF^n(y) T_1(x) …

10 r  numerical-integration 

Щоб краще задати своє запитання, я надав деякі результати як з 16 змінної моделі ( fit), так і з 17 змінною моделлю ( fit2) нижче (всі змінні прогнозувальника в цих моделях є безперервними, де єдиною відмінністю між цими моделями є те, fitщо не містять змінну 17 (var17)): fit Model Likelihood …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

Я просто намагаюся перерахувати за допомогою dnorm () імовірність журналу, яку забезпечує функція logLik з lm-моделі (в R). Він працює (майже ідеально) для великої кількості даних (наприклад, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0, 2) …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

Мене завжди вчили, що випадкові ефекти впливають лише на дисперсію (помилку), а фіксовані ефекти впливають лише на середню. Але я знайшов приклад, коли випадкові ефекти впливають також на середнє значення - оцінку коефіцієнта: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, each = n)) cat_i <- 1:k …

10 r  mixed-model  random-effects-model 

Я працюю з дослідницьким просторовим аналізом в R за допомогою пакету spdep. Я натрапив на варіант коригування p- значень локальних показників просторової асоціації (LISA), обчислених за допомогою localmoranфункції. Відповідно до документів він спрямований на: ... коригування значення ймовірності для декількох тестів. Далі в документах p.adjustSPпрочитав, що доступні варіанти: Методи коригування …

10 r  multiple-comparisons  bonferroni 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 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 

Для простого прикладу припустимо, що існує дві моделі лінійної регресії Модель 1 має три провісники, x1a, x2b, іx2c Модель 2 має три предиктори з моделі 1 та два додаткові прогнози x2aтаx2b Існує рівняння регресії чисельності населення, де пояснюється дисперсія популяції для Моделі 1 та для Моделі 2. Інкрементальна дисперсія, пояснена …

10 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 

Я побудував функцію щільності в R, а під графіком - число пропускної здатності. Що означає це число?

10 r 

Чи можливо зробити кілька двійкових логістичних регресій замість того, щоб робити багаточленну регресію? З цього запитання: Мультиноміальна логістична регресія проти бінарної логістичної регресії один проти одного, я бачу, що мультиноміальна регресія може мати нижчі стандартні помилки. Однак пакет, який я хотів би використати, не був узагальнений до мультиноміальної регресії ( …

10 r  logistic  multinomial 

Моє питання дуже тісно пов'язаний з попереднім постом зазначення строку Error () в повторних вимірах ANOVA в R . Однак я хотів би отримати більш детальну інформацію про те, як визначити термін помилки. Припустимо, у мене двостороння повторна ANOVA. Коефіцієнт між груповим ефектом - це лікування (контроль проти плацебо), тоді …

10 r  anova  repeated-measures 

Я нещодавно почав дізнаватися про узагальнені лінійні змішані моделі і використовував R, щоб дослідити, яка різниця може сприймати членство в групі як фіксований, або випадковий ефект. Зокрема, я дивлюся на приклад, про який йдеться тут: http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm Як викладено в цьому підручнику, ефект Doctor ID помітний, і я очікував, що …

10 r  random-effects-model  glmm 

R glm і glmnet використовують різні алгоритми. Я помічаю нетривіальні відмінності між оціненими коефіцієнтами, коли використовую обидва. Мене цікавить, коли один є більш точним, ніж інший, і час вирішити / точність торгувати. Зокрема, я маю на увазі випадок, коли в glmnet st встановлюється лямбда = 0, він оцінює те саме, …

10 r  generalized-linear-model  glmnet