«lm» etiketlenmiş sorular

lm, R istatistik paketindeki doğrusal model (yani çoklu regresyon) işlevinin adıdır. Doğrusal modeller için genel olarak bunun yerine "doğrusal model" etiketini kullanın.

2
R'de yarı sinüzoidal model için uygun olanı nasıl bulabilirim?
Baltık Denizi'nin deniz yüzeyinin sıcaklığının her yıl aynı olduğunu varsaymak istiyorum, sonra bunu bir fonksiyon / doğrusal modelle tanımlamak istiyorum. Benim düşüncem, yılı bir ondalık sayı olarak girmek (ya da num_months / 12) ve sıcaklığın o zaman ne olacağı hakkında bilgi almaktı. R'deki lm () fonksiyonuna atıldığında, sinüzoidal verileri tanımıyor, …
37 r  regression  time-series  lm 
2
R cinsinden R cinsinden düzeltilmiş R-karesi formülü nedir ve nasıl yorumlanmalıdır?
Düzeltilmiş R-karesi için R'de kullanılan tam formül nedir lm() ? Bunu nasıl yorumlayabilirim? Düzeltilmiş r-kare formülleri Düzeltilmiş R-karesini hesaplamak için birkaç formül var gibi gözüküyor. Kayık formülü: 1−(1−R2)(n−1)(n−v)1−(1−R2)(n−1)(n−v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} McNemar formül: 1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v-1)} Rab formülü: 1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n+v-1)}{(n-v-1)} Stein'in formülü: 1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1−[(n−1)(n−k−1)(n−2)(n−k−2)(n+1)n](1−R2)1-\big[\frac{(n-1)}{(n-k-1)}\frac{(n-2)}{(n-k-2)}\frac{(n+1)}{n}\big](1-R^2) Ders kitabı açıklamaları Field'ın ders kitabına göre, R'yi Kullanarak İstatistikleri Keşfetme (2012, s. …
2
En Küçük Kareler Regresyonu Adım Adım Doğrusal Cebir Hesaplaması
R'deki lineer karışık modeller hakkında bir soruya ön hazırlık olarak ve yeni başlayan / orta düzey istatistik meraklıları için referans olarak paylaşırken, bağımsız bir “Soru ve Cevap Stili” olarak göndermeye karar verdim. Basit doğrusal regresyonun katsayıları ve öngörülen değerleri. Örnek, R dahili veri mtcarsseti ile ilgilidir ve bağımsız değişken olarak …
4
Hetero-esneklikle baş etmenin en iyi yolu?
Heterosedastisitenin çok açık olduğu takılan değerlerin fonksiyonu olarak doğrusal bir modelin artık değerlerinin bir grafiğine sahibim. Ancak şu an nasıl ilerlemem gerektiğinden emin değilim çünkü anladığım kadarıyla bu hetero-esneklik doğrusal modelimi geçersiz kılıyor. (Bu doğru mu?) Görünüşe göre heterosensedastisiteye karşı sağlam olduğu rlm()için MASSpaketin işlevini kullanarak sağlam lineer bağlantı parçası …
1
R: doğrusal model kalıntılarının test normu - kalan kalıntılar
Normalliği kontrol etmek için doğrusal bir modelin kalıntıları üzerinde bir Shapiro Wilk'un W testi ve Kolmogorov-Smirnov testi yapmak istiyorum. Sadece bunun için hangi artıkların kullanılması gerektiğini merak ediyordum - ham artıklar, Pearson kalıntıları, öğrenci kalıntıları veya standart kalıntılar? Shapiro-Wilk'un W testi için, ham & Pearson kalıntıları için sonuçlar aynıdır, ancak …
1
R'nin lm () neden ders kitabımdan farklı katsayı tahminleri döndürüyor?
Arka fon Ben modelleri uydurma bir kursta ilk örneği anlamaya çalışıyorum (bu yüzden bu gülünç derecede basit görünebilir). Hesaplamaları elle yaptım ve örnekle eşleşiyorlar, ancak bunları R'de tekrarladığımda, model katsayıları kapalı. Ben fark nüfus kitaplığı ( ) kullanarak ders kitabı nedeniyle olabilir R ise örnek varyans ( ) kullanıyor olabilir …
13 r  regression  self-study  lm 
1
Tekrarlanan önlemler anova: lm vs lmer
Her ikisi ile lmve lmertekrarlanan önlemler (2x2x2) arasında birkaç etkileşim testi çoğaltmak çalışıyorum . Her iki yöntemi de karşılaştırmak istememin nedeni, tekrarlanan ölçümler için SPSS'nin GLM'sinin lmburada sunulan yaklaşımla tam olarak aynı sonuçları vermesidir , bu nedenle sonunda SPSS ile R-lmer'i karşılaştırmak istiyorum. Şimdiye kadar, bu etkileşimlerin sadece bir kısmını …
2
Güçlü regresyon çıkarımı ve Sandviç tahmin edicileri
Sağlam regresyon çıkarımını gerçekleştirmek için bana sandviç tahmin edicilerinin kullanımına bir örnek verebilir misiniz? Örneği görebiliyorum ?sandwich, ancak fonksiyon tarafından döndürülen varyans-kovaryans matrisini kullanarak bir regresyon modelinden kaynaklanan bir tahmin ve p değerine nasıl lm(a ~ b, data)( r- kodlu) gidebileceğimizi tam olarak anlamıyorum . sandwich
10 r  regression  lm  sandwich 
1
Anova () ve drop1 () neden GLMM'ler için farklı cevaplar verdi?
Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
2
Karışık modeller için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan önyükleme
Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.