Запитання з тегом «sas»

Я намагаюся запустити нульову завищену регресію для змінної безперервної відповіді в Р. Я знаю про реалізацію ігор, але мені дуже хотілося б спробувати цей алгоритм Дейлом Маклерраном, який концептуально трохи простіший. На жаль, код є в SAS, і я не впевнений, як переписати його на щось на зразок nlme. Код …

11 r  sas  gamlss 

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

На сторінці Вікіпедії сказано, що Box-Jenkins - це метод пристосування моделі ARIMA до часового ряду. Тепер, якщо я хочу підключити модель ARIMA до часового ряду, я відкрию SAS, зателефоную proc ARIMA, надаю параметри і SAS дасть мені коефіцієнти AR та MA. Тепер я можу спробувати різні комбінації і SAS дасть …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

Я читав опис регресії хребта у прикладних лінійних статистичних моделях , розділ 5. Ед. 11. Регресія хребта виконується за наявними тут даними жирових речовин . Підручник відповідає результату в SAS, де зворотні перетворені коефіцієнти наведені в пристосованій моделі як: Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3 Y=-7.3978+0.5553X_1+0.3681X_2-0.1917X_3 Це показано в SAS як: proc reg data = …

10 r  sas  ridge-regression 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Байєсівські статистики стверджують, що "Байєсова статистика може оцінити параметри, які дуже складно оцінити за допомогою частотистських методів". Чи йдеться про те, що цитата, взята з цієї документації SAS, це те саме? Він надає умовиводи, які є умовними для даних і точні, без опори на асимптотичне наближення. Невеликий висновок вибірки проходить …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

Закрито . Це питання ґрунтується на думці . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб на нього можна було відповісти фактами та цитатами, відредагувавши цю публікацію . Закрито 5 років тому . Зараз я студент статистики в рамках дуже хорошої програми. Ми використовуємо Minitab для різних …

9 sas  minitab 

Я використовую PROC GLM в SAS, щоб підходити до рівняння регресії наступної форми Y=б0+б1Х1+б2Х2+б3Х3+б4тY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Діаграма QQ результуючих червоних осіб вказує на відхилення від нормальності. Будь-яка трансформація не корисна для того, щоб зробити залишки нормальними.YYY На цьому етапі я можу …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Я вкладав деякі дані часових рядів за допомогою загальної моделі добавок Пуассона за допомогою SAS PROC GAM. Взагалі кажучи, у мене вбудована узагальнена процедура перехресної перевірки генерує принаймні гідну "вихідну точку" для мого єдиного сплайна, що є нелінійною функцією часу разом з одним параметричним терміном (один я мене насправді цікавить). …

9 time-series  sas  splines  gam