«r» etiketlenmiş sorular

PCA analizi için bir biplot oluşturduğunuzda, x ekseni üzerinde ana bileşen PC1 puanları ve y ekseninde PC2 puanları olur. Ancak ekranın sağındaki ve üstündeki diğer iki eksen nedir?

18 r  pca  biplot 

Ağırlıkların tedavi arasında nasıl farklılık gösterdiğini biliyorum istiyorum svyglmveglm twangAşağıdaki gibi ağırlık olarak kullanılan eğilim puanları oluşturmak için R paketi kullanıyorum (bu kod twangbelgelerden geliyor ): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde <- ps(treat ~ age + educ + black + hispan + nodegree + married + re74 + re75, data …

18 r  survey 

Bazı doğrusal modellere sahip olalım, örneğin sadece basit ANOVA: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) Sonuç aşağıdaki gibidir: Call: lm(formula = data ~ …

18 r  regression  confidence-interval 

Bu benim veri çerçevem: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) Sonra "Konu" rasgele faktör olduğu "Grup" 3 Grup farkını karşılaştırmak için doğrusal karışık efektler modeli çalıştırın: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) Sonuçlar: Fixed effects: Estimate …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

Cox orantılı tehlike modelini öğreniyorum. Lojistik regresyon modellerine uyan çok fazla deneyimim var ve bu yüzden sezgiyi oluşturmak coxphiçin R "sağkalımından" uygun modelleri kullanarak uygun lojistik regresyon modelleri glmile karşılaştırıyorum family="binomial". Kodu çalıştırırsam: library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) summary(glm(status-1 ~ age, data=lung, family="binomial")) 0.0419 …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

Böyle bir kodu kullanarak R'de bir logit regresyonu gerçekleştirilebilir: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Optimizasyon algoritmasının birleştiği anlaşılıyor - balıkçı puanlama algoritmasının adım sayısı hakkında bilgi var: Call: glm(formula = cbind(Menarche, Total - Menarche) ~ …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Bana bunu veren bir LOESS modeli R kullanarak bazı veriler var: Verilerin bir öngörücüsü ve bir yanıtı vardır ve heterossedastiktir. Ayrıca güven aralıkları ekledim. Sorun şu ki, aralıklar çizgi için güven aralıklarıdır, oysa tahmin aralıklarıyla ilgileniyorum. Örneğin, alt panel üst panelden daha değişkendir, ancak bu aralıklarla yakalanmaz. Bu soru biraz …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

Bu benim ilk yazı StackExchange, ama bir süredir kaynak olarak kullanıyorum, uygun formatı kullanmak ve uygun düzenlemeleri yapmak için elimden geleni yapacağım. Ayrıca, bu çok parçalı bir soru. Soruyu birkaç farklı gönderiye mi yoksa sadece bir tanesine mi bölmem gerektiğinden emin değildim. Soruların hepsi aynı metindeki bir bölümden geldiğinden, tek …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

Bazı verileri sunma konusunda rehberlik edebilirim. Bu ilk grafik, sitokin IL-10 için bir vaka kontrol karşılaştırmasıdır. El ile y eksenini% 99 veri içerecek şekilde ayarladım. Bunu manuel olarak ayarlamamın nedeni, vaka grubunun aşırı bir aykırı değer olmasıdır. Ortak çalışanlarım veri kümemize aykırı bir kaldırma işlemi yapmakta tereddüt ediyorlar. Ben iyiyim, …

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

aralığı içinde Normal dağılımı takiben rastgele sayılar üretmem gerekiyor . (R'de çalışıyorum.)(a,b)(a,b)(a,b) Fonksiyonun rnorm(n,mean,sd)normal dağılımdan sonra rasgele sayılar üreteceğini biliyorum , ama bunun içindeki aralık sınırlarını nasıl ayarlayabilirim? Bunun için özel R fonksiyonları var mı?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

Bu sıralı lojistik regresyon R: koştu: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Modelin bu özetini aldım: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 1.6443 -3.9352 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Efektler ()R için yardım dosyasındaki açıklamayı anlamıyorum () : lmVeya tarafından takılan doğrusal bir model için aov, etkiler, montaj işlemi sırasında QR ayrışımı tarafından üretilen ardışık dikey alt uzaylar üzerine veri yansıtılarak elde edilen ilişkisiz tek serbestlik dereceli değerlerdir. Herkes bunun ne anlama geldiğini açıklayabilir mi? Dik alt uzaylar, QR …

17 r  regression 

"Kalite" adı verilen bağımsız bir değişkenim var; bu değişkenin 3 tepki yöntemi vardır (kötü kalite; orta kalite; yüksek kalite). Bu bağımsız değişkeni çoklu doğrusal regresyonuma tanıtmak istiyorum. Bir ikili bağımsız değişken (kukla değişken, ben kod 0/ olabilir 1) olduğunda, bir çoklu doğrusal regresyon modeline tanıtmak kolaydır. Ancak 3 yanıt yöntemi …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

Sayım verilerinin aşağıdaki histogramına sahibim. Ve ona ayrık bir dağıtım yapmak istiyorum. Bu konuda nasıl ilerlemem gerektiğinden emin değilim. İlk önce histogramdaki ayrık bir dağılımı, yani Negatif Binom dağılımını üst üste koymalı mıyım, böylece ayrık dağılımın parametrelerini alıp p-değerlerini kontrol etmek için bir Kolmogorov-Smirnov testi yapmalıyım? Bu yöntemin doğru olup …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

Bitki epifitlerinin yoğunluğuna ilişkin verilerin ANCOVA analizini yapmak istiyorum. İlk başta, biri N ve bir S olmak üzere iki eğim arasında bitki yoğunluğunda herhangi bir fark olup olmadığını bilmek isterim, ancak yükseklik, gölgelik açıklığı ve konakçı bitkinin yüksekliği gibi başka verilerim var. Değişkenimin iki eğim (N ve S) olması gerektiğini …

17 r  ancova