«generalized-least-squares» etiketlenmiş sorular

8
Mevcut bir değişken (ler) ile tanımlanmış bir korelasyon ile rastgele bir değişken oluşturun
Bir simülasyon çalışması için, mevcut bir değişkenine önceden tanımlanmış (popülasyon) bir korelasyon gösteren rastgele değişkenler oluşturmalıyım .YYY RPaketlere baktım copulave CDVinebelirli bir bağımlılık yapısına sahip rastgele çok değişkenli dağılımlar üretebiliyorum. Bununla birlikte, ortaya çıkan değişkenlerden birini mevcut bir değişkene sabitlemek mümkün değildir. Herhangi bir fikir ve mevcut fonksiyonlara bağlantılar takdir …

1
R / mgcv: te () ve ti () tensör ürünleri neden farklı yüzeyler üretir?
mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …
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 

2
Büyüme grafikleri oluşturmak için en iyi yöntem
Negatif olmayan, sürekli ve sürekli bir sağlık değişkeni için 5 ila 15 yaş arası çocuklar için (büyüme çizelgelerine benzer) grafikler oluşturmak zorundayım (sadece 5,6,7 vb; 2.6 yıl gibi kesirli değerler yoktur) 50-150 aralığı (bu aralığın dışında yalnızca birkaç değerle). 90., 95. ve 99. yüzdelik eğrileri oluşturmam ve bu yüzdelikler için …

1
Genelleştirilmiş en küçük kareler: regresyon katsayılarından korelasyon katsayılarına mı?
Bir öngörücüye sahip en küçük kareler için: y= βx + ϵy=βx+εy = \beta x + \epsilon Eğer ve montajdan önce standart (yani ), o zaman:xxxyyy∼ N( 0 , 1 )~N-(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta , Pearson korelasyon katsayısı ile aynıdır, .rrr ββ\beta yansıyan regresyonda aynıdır:x = βy+ ϵx=βy+εx = \beta y + …

1
ARIMA modelimdeki gözlem 48'e yenilikçi bir aykırı değeri nasıl dahil edebilirim?
Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …
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 


1
GLS ve SUR arasındaki fark
Genelleştirilmiş En Küçük Kareler (GLS) hakkında biraz okudum ve onu temel ekonometrik geçmişime geri bağlamaya çalışıyorum. Gras okulda GLS'ye biraz benzeyen Seemingly Unrelated Regression (SUR) kullanarak hatırlıyorum. Tökezlediğim bir makale, SUR'a GLS'nin "özel durumu" olarak bile atıfta bulundu. Ama yine de beynimi benzerlikler ve farklılıklar etrafında satamıyorum. yani soru: GLS …

1
Koşullu heteroskedastisiteli doğrusal modelde çıkarım
Ben, bağımsız değişken vektörleri gözlemlemek varsayalım ve ve bağımlı değişken . Formun bir modelini sığdırmak istiyorum: burada pozitif değerli iki farklılaştırılabilir bir işlevdir, bilinmeyen bir ölçeklendirme parametresidir ve sıfır ortalama, birim varyanslı Gauss rastgele değişkenidir ( ve ). Bu aslında Koenker'in heteroskedastisite testinin kurulumudur (en azından anladığım kadarıyla).x⃗ x→\vec{x}z⃗ z→\vec{z}yyyy=x⃗ …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.