Запитання з тегом «r»

Я намагаюся оцінити вплив 2 препаратів ( drug1, drug2) на ймовірність падіння пацієнта ( event). Пацієнти можуть впасти не один раз, і їх можна в будь-який момент надіти або зняти. Моє запитання полягає в тому, як слід структурувати дані щодо періоду часу (днів), зокрема, чи потрібно перетинатись між днями. Є …

9 r  survival  cox-model 

У мене є логістична регресійна модель (підходить через glmnet в R з регулюванням пружної сітки), і я хотів би максимально розрізнити між справжніми позитивними та помилковими позитивами. Для цього було придумано наступну процедуру: Підходить стандартна модель логістичної регресії Використовуючи поріг прогнозування як 0,5, визначте всі позитивні прогнози Призначте вагу 1 …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet 

Я працюю над оцінкою векторної автоматичної регресії (VAR) та функції імпульсного реагування (IRF) на основі даних панелі з 33 індивідами протягом 77 кварталів. Як слід аналізувати такий тип ситуації? Який алгоритм існує для цієї мети? Я вважаю за краще провести ці аналізи в R, тому якщо хтось знайомий з кодом …

9 r  econometrics  panel-data  var  impulse-response 

У Dixon, Coles ( 1997 ), вони використали максимальну оцінку ймовірності для двох модифікованих незалежних моделей Пуассона в (4.3) для моделювання балів у футболі. Я намагаюся використовувати R для того, щоб "відтворити" альфа та бета, а також параметри домашнього ефекту (стор. 274, таблиця 4), не використовуючи жодних пакетів (також використовуються …

9 r  modeling  maximum-likelihood  games 

Мені цікаво знайти процедуру моделювання даних, що відповідають заданій моделі посередництва. Відповідно до загальної структури лінійних структурних рівнянь для тестування моделей посередництва, вперше викладених Барроном та Кенні (1986) та описаних у інших місцях, таких як Judd, Yzerbyt, & Muller (2013) , моделі посередництва для результатівYYY, посередник , і предиктор , …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

Я аналізую набір даних, що стосуються міжміських спільнот. Дані є відсотковим покриттям (морські водорості, канали, мідії тощо) у квадратах. Я звик думати про аналіз листування (CA) з точки зору кількості видів , і принцип компонентного аналізу (РСА) , як - то більш корисне для лінійних навколишнього середовища (НЕ видів) тенденцій. …

9 r  pca  multivariate-analysis  correspondence-analysis 

У мене є такі дані, які знаходяться тут . Я намагаюся обчислити 95% довірчий інтервал середньої чистоти, коли відсоток вуглеводнів дорівнює 1,0. В R я ввожу наступне. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Однак як я можу отримати цей результат сам? Я намагався використати …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

У мене є приклад набору даних таким чином: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1) plot(Volume,Power) …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

Це може бути дурним питанням, але коли генерувати модель з обережністю та використовувати щось на кшталт LOOCVабо (навіть більше, до речі) LGOCV, яка користь від розбиття даних на поїзди та тестові набори, якщо це по суті те, що крос перехресної перевірки все одно? Я прочитав деякі пов'язані з цим питання, …

9 r  machine-learning  cross-validation  caret 

Я провожу мета-аналіз розмірів ефектів d в R за допомогою пакету metafor. d представляє відмінності в показниках пам’яті між пацієнтами та здоровими. Однак деякі дослідження повідомляють лише про підряди міри, що цікавлять d (наприклад, кілька різних балів пам'яті або балів з трьох окремих блоків тестування пам'яті). Будь ласка, дивіться наступний …

9 r  meta-analysis  effect-size  meta-regression 

Я хотів би зрозуміти використання моделювання Монте-Карло у chisq.test()функції Р. У мене є якісна змінна, яка має 128 рівнів / класи. Розмір моєї вибірки - 26 (я не зміг взяти вибірку більше "осіб"). Тож очевидно, у мене будуть деякі рівні з 0 "особами". Але факт полягає в тому, що я …

9 r  chi-squared  monte-carlo 

Фон У праці Епштейна (1991): Про отримання щоденних кліматологічних значень із щомісячних засобів наведено формулювання та алгоритм обчислення інтерполяції Фур'є для періодичних та рівномірно розташованих значень. У статті мета полягає в отриманні щоденних значень із щомісячних засобів шляхом інтерполяції. Коротше кажучи, передбачається, що невідомі добові значення можуть бути представлені сумою …

9 r  interpolation  fourier-transform 

У мене є точна randomForestмодель класифікації, яку я хотів би використовувати в додатку, який передбачає клас нового випадку. У новому випадку неминуче відсутні значення. Прогнозуйте, що НС не працюватиме як така. Як мені це робити тоді? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] case.na[,na.col]<-NA …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

Ситуація У мене є набір даних з однією залежною і однією незалежною змінною . Я хочу встановити безперервну кусочно-лінійну регресію з відомими / фіксованими точками розриву, що виникають при . Прориви відомі без сумнівів, тому я не хочу їх оцінювати. Тоді я регресію (OLS) форми Ось приклад вуyyххxккk(а1,а2, … ,ак)(а1,а2,…,ак)(a_{1}, …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

EDIT: З моменту створення цієї публікації я перейшов до додаткової публікації тут . Короткий зміст тексту нижче: Я працюю над моделлю і спробував лінійну регресію, трансформації Box Cox та GAM, але не досягнув особливого прогресу Використовуючи R, я в даний час працюю над моделлю , щоб передбачити успіх Малих бейсбольної …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam