Запитання з тегом «r»

Як слід зрозуміти anovaрезультат при порівнянні двох моделей? Приклад: Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 1 9 54.032 2 7 4.632 2 49.4 37.329 0.0001844 *** На сторінці сторінки зазначено: "Обчислити аналіз дисперсійних (або відхильних) таблиць для одного або декількох пристосованих об'єктів моделі." Однак професор зазначив, що це …

9 r  regression  anova 

У мене є набір даних з безперервною змінною та бінарною змінною цілі (0 і 1). Мені потрібно дискретизувати постійні змінні (для логістичної регресії) стосовно цільової змінної та з обмеженням, що частота спостереження в кожному інтервалі повинна бути врівноваженою. Я спробував алгоритми машинного навчання, такі як Chi Merge, дерева рішень. Чи …

9 r  machine-learning  chi-squared  discrete-data  supervised-learning 

Я намагаюся зрозуміти результат аналізу основних компонентів, який виконується наступним чином: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 …

9 r  pca  interpretation 

Я використовую цю decomposeфункцію Rі придумую 3 компоненти мого щомісячного часового ряду (тренд, сезонний та випадковий). Якщо будувати графік або дивитись у таблицю, я чітко бачу, що на часовий ряд впливає сезонність. Однак, коли я регресую часовий ряд на 11 сезонних фіктивних змінних, всі коефіцієнти не є статистично значущими, що …

9 r  regression  time-series 

Я шукаю пакет, який допоможе мені вирішити деякі проблеми квадратичної оптимізації, і я бачу, що є щонайменше півдесятка різних пакетів. Відповідно до цієї сторінки: QP (Квадратичне програмування, 90C20): cplexAPI , kernlab , limSolve , LowRankQP , quadprog , Rcplex , Rmosek Деякі з них (Rmosek і cplexAPI) залежать від інших …

9 r  optimization 

У мене є такий простий набір даних з двома безперервними змінними; тобто: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 Мені потрібно переставити дані так, щоб кореляція між змінними становила ~ 0,6. Мені потрібно тримати постійні засоби та інші описові статистичні дані (sd, min, max тощо) …

9 r  correlation 

У мене є дані з наступної експериментальної конструкції: мої спостереження - це підрахунок кількості успіхів ( K) від відповідної кількості випробувань ( N), виміряних для двох груп, що складаються з Iіндивідуумів, з Tметодів лікування, де у кожній такій факторній комбінації є Rповтори . Отже, я маю 2 * I * …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

Я намагаюся оцінити середній ефект лікування від даних спостережень, використовуючи показник схильності (зокрема IPTW). Я думаю, що я правильно розраховую ATE, але не знаю, як обчислити довірчий інтервал ATE, враховуючи ваги зворотного схильності. Ось рівняння, яке я використовую для обчислення середнього ефекту лікування (посилання Stat Med. 10 вересня 2010; 29 …

9 r  survey  causality  propensity-scores  observational-study 

У логістичній узагальненій лінійній змішаній моделі (сімейство = двочлен) я не знаю, як інтерпретувати дисперсію випадкових ефектів: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 Як інтерпретувати цей числовий результат? У мене в багатоцентровому дослідженні є зразок ниркових трансплантованих пацієнтів. Я …

9 r  lme4-nlme 

Позаконтекстна коротка версія Нехай - випадкова величина з CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Скажімо, я хотів імітувати малюнки за допомогою зворотного …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

Я використав функцію 'polr' в пакеті MASS, щоб запустити порядкову логістичну регресію для порядкової категоріальної змінної відповіді з 15 безперервними пояснювальними змінними. Я використовував код (показаний нижче), щоб перевірити, чи відповідає моя модель припущенню пропорційних шансів, виконуючи поради, наведені в посібнику UCLA . Однак я трохи переживаю за результат, що …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr 

Я хочу порахувати / оцінити згортку г( х ) =∫Df( x - t ) ϕ ( t ) dт ,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, де є щільністю і гладка функція з компактним носієм . Згортання не доступне у закритій формі, і мені потрібно її інтегрувати чисельно. Моє запитання: чи є ефективний …

9 r  convolution 

Розглянемо наступний код R: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Як ви бачите, я склав ці дані так приблизно c = 2*b …

9 r  data-imputation  multiple-imputation 

Я не впевнений, як діяти з цим CFA, який роблю в лавані. У мене є вибірка з 172 учасників (я знаю, що це не дуже багато для CFA) та 28 предметів із 7-бальною шкалою Лікерта, яка повинна навантажувати сім факторів. Я робив CFA з „mlm“ -едіаторами, але придатність для моделі …

9 r  sem  fitting  confirmatory-factor 

У мене є шумні дані двох змінних на кшталт цієї. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- …

9 r  machine-learning  clustering