«r» etiketlenmiş sorular

Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

R öğrenirken bir istatistik ders kitabı ile çalışıyorum ve aşağıdaki örnekte bir tökezlemeyle karşılaşıyorum: Baktıktan sonra ?quantilebunu R'de yeniden yaratmaya çalıştım: > nuclear <- c(7, 20, 16, 6, 58, 9, 20, 50, 23, 33, 8, 10, 15, 16, 104) > quantile(nuclear) 0% 25% 50% 75% 100% 6.0 9.5 16.0 28.0 …

33 r  quantiles 

Sinir ağları ile modelleme konusunda yeniyim, ancak gözlemlenen verilere uygun tüm mevcut veri noktalarına sahip bir sinir ağı oluşturmayı başardım. Sinir ağı, nnet paketi ile R'de yapıldı: require(nnet) ##33.8 is the highest value mynnet.fit <- nnet(DOC/33.80 ~ ., data = MyData, size = 6, decay = 0.1, maxit = 1000) …

33 r  neural-networks 

Standart "kümeleme" hatasını ve R'de nasıl çalıştırılacağını anlamaya çalışıyorum (Stata'da önemsiz). RI'de ya plmkendi işlevimi kullanmakta ya da yazmakta başarısız oldum. diamondsVeriyi ggplot2paketten kullanacağım . Her iki değişkenle de sabit efektler yapabilirim > library(plyr) > library(ggplot2) > library(lmtest) > library(sandwich) > # with dummies to create fixed effects > fe.lsdv …

33 r  panel-data  standard-error  fixed-effects-model  clustered-standard-errors 

Hayatta kalma analizi hakkında bilgi edinmek için iyi bir kitap / öğretici arıyorum. Ayrıca R.’de hayatta kalma analizi yapmanın referansları ile de ilgileniyorum

33 r  survival  references 

Belgelere göre anova(): Bir dizi nesne verildiğinde, 'anova' modelleri belirtilen sıraya göre birbirleriyle test eder ... Modelleri birbirine karşı test etmek ne demektir? Peki sipariş neden önemli? GenABEL eğitiminden bir örnek : > modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1)) > modelDom = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=2)) > modelRec = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=3)) anova(modelAdd, modelGen, test="Chisq") Analysis of Variance …

32 r  anova 

Bir dizi sağlam tahmin edici vardır . Kayda değer bir örnek, olarak standart sapma ile ilgili olan medyan mutlak sapmadır . Bir Bayesian çerçevesinde , kabaca normal bir dağılımın konumunu (örneğin, aykırıklar tarafından kontamine olmuş bir Normal)) sağlam bir şekilde tahmin etmenin çeşitli yolları vardır; Şimdi benim sorum:σ= M A …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

BIC'yi genellikle benim anlayışım olarak, para cezasına AIC'den daha güçlü bir şekilde değer verdiği için kullanıyorum. Ancak şimdi daha kapsamlı bir yaklaşım kullanmaya karar verdim ve AIC'yi de kullanmak istiyorum. Raftery'nin (1995) BIC farklılıkları için güzel kurallar sunduğunu biliyorum: 0-2 zayıf, 2-4 bir modelin daha iyi olduğunun kanıtıdır. Ders kitaplarına …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

lm()Finansal çeyrek için göstergeleri içeren bir veri kümesine bir model uyguluyorum (Q1, Q2, Q3, Q4'ü varsayılan yapar). Kullanarak lm(Y~., data = data) NAQ3 için bir katsayı olarak değer alıyorum ve tekilliklerden dolayı bir değişkenin dışlandığını belirten bir uyarı alıyorum . Q4 sütunu eklemem gerekir mi?

32 r  regression 

Verileri geniş formatta veya uzun formatta alabilirsiniz. Biçime bağlı olarak, kullanılabilir yöntemler farklı olduğundan, bu oldukça önemli bir şeydir. Çalışmak zorunda olduğunu biliyorummelt() ve cast()yeniden biçimlendirme paketinden ama alamadım bazı şeyler var gibi görünüyor. Birisi bana bunu nasıl yaptığınız hakkında kısa bir bilgi verebilir mi?

32 data-transformation  r 

Ben R kullanarak Poisson dağılımlı (fazla dağılımlı) çok seviyeli bir GLMM'ye uymak istiyorum. Şu anda lme4 kullanıyorum ancak yakın zamanda quasipoissonailenin çıkarıldığını fark ettim . Başka bir yerde, gözlem başına bir seviye ile rastgele bir kesişme ekleyerek binom dağılımları için ilave aşırı dağılım modelleyebileceğinizi görmüştüm. Bu, poisson dağılımı için de …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

Bir B vektörünü bir matris A'daki her bir sütuna karşı germek istiyorum. Bu, eksik veri yoksa önemsizdir, ancak A matrisi eksik değerler içeriyorsa, A'ya karşı regresyonum yalnızca tüm satırları içerecek şekilde sınırlandırılmıştır. değerler var (varsayılan na.omit davranışı). Bu, eksik veri içermeyen sütunlar için hatalı sonuçlar üretir. B matrisi sütununu, A …

32 r  missing-data  linear-model 

Diyelim ki aşağıda istatistikleri var. gender mean sd n f 1.666667 0.5773503 3 m 4.500000 0.5773503 4 İki örnekli bir t-testini (gerçek değişkenlerden ziyade bu gibi istatistikleri kullanarak (bazı değişkenlerdeki kadın ve erkeklerin araçları arasında anlamlı bir fark olup olmadığını görmek için) nasıl uygularsınız? İnternette herhangi bir yerde bunun nasıl …

32 r  t-test 

Genel olarak haritalar, çokgenler ve genel olarak gölgeli bölgeler için renk dostu olmayan renk seçenekleri hakkında çok şey yazıldı (bkz. Örneğin http://colorbrewer2.org ). Çizgi renkleri ve çizgi grafikleri için değişen çizgi kalınlığı önerileri bulamadım. Hedefler: iç içe geçmiş olsalar bile çizgileri kolayca ayırt ederler çizgilerin en yaygın renk körlüğü formuna …

31 r  data-visualization 

/ edit: Şimdi daha fazla takip irlba :: prcomp_irlba kullanabilirsiniz / edit: kendi gönderimde takip etmek. irlbaŞimdi, temel bileşenleri hesaplamak için kullanmanıza izin veren "merkez" ve "ölçek" argümanlarına sahiptir, örneğin: pc <- M %*% irlba(M, nv=5, nu=0, center=colMeans(M), right_only=TRUE)$v Büyük bir seyrek var Matrixben öğrenme algoritması bir makinede kullanmak istiyorum …

31 r  pca  dimensionality-reduction  svd  matrix-decomposition