Статистика и большие данные

У меня есть вопрос об использовании смешанной модели / лмера. Основная модель такова: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Группа и условие являются факторами: группа имеет два уровня (группа A, группа B), а условие имеет три уровня (условие 1, условие 2, условие 3). Это данные от людей, …

14 interaction  interpretation  lme4-nlme  model 

Мне было интересно, какой пакет статистических программ вы, ребята, порекомендуете для выполнения байесовского вывода. Например, я знаю, что вы можете запускать openBUGS или winBUGS как автономные или вы также можете вызывать их из R. Но R также имеет несколько своих собственных пакетов (MCMCPack, BACCO), которые могут выполнять байесовский анализ. У …

14 r  probability  bayesian  inference  bugs 

У меня есть набор данных, и . Я хотел бы проверить следующую гипотезу: есть пик ; то есть, когда увеличивается, сначала увеличивается, а затем уменьшается.yYyxxxyyyxxxyyy Моей первой идеей было подгонка и в зеркалке. То есть, если я обнаружу, что коэффициент до существенно положительный, а коэффициент до значительно отрицательный, я получу …

14 regression  statistical-significance  curves 

Чтение mgcv::gamсправочной страницы: доверительные / достоверные интервалы легко доступны для любого количества, предсказанного с использованием подобранной модели Однако я не могу придумать, как его получить. Я думал, predict.gamчто есть type=confidenceи levelпараметр, но это не так. Можете ли вы помочь мне, как его создать?

14 r  confidence-interval  gam 

Я использую пакет nnet в R, чтобы попытаться построить ANN для прогнозирования цен на недвижимость для квартир (личный проект). Я новичок в этом и не имею математического образования, поэтому, пожалуйста, держись со мной. У меня есть входные переменные, которые являются двоичными и непрерывными. Например, некоторые двоичные переменные, которые изначально были …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

Я читал о вычислении объективной оценки стандартного отклонения и источника, который я прочитал (...) за исключением некоторых важных ситуаций, задача имеет мало отношения к приложениям статистики, поскольку ее необходимость избегается стандартными процедурами, такими как использование тестов значимости и доверительных интервалов, или с помощью байесовского анализа. Мне было интересно, может ли …

14 bayesian  statistical-significance  mathematical-statistics  standard-deviation  standard-error 

Предположим, я хочу регрессировать против нормализованного X , но я бы хотел разреженного решения. Почему после регрессии недопустимо отбрасывать коэффициенты с наименьшей величиной?YYYXXX Для протокола, я слышал и часто использую методы LARS и LASSO. Мне просто любопытно, почему вышеуказанный подход не применим.

14 regression  regression-coefficients 

Предположим, что независимы иY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \ p_i+(1-p_i)e^{-\lambda_i}\\ Y_i = k & \text{with probability} \ (1-p_i)e^{-\lambda_i} \lambda_{i}^{k}/k! } Также предположим, что параметры и p = ( p 1 , … , p …

14 poisson-regression  zero-inflation 

Рассмотрим классическую задачу анализа данных, где у вас есть результат и как он связан с рядом предикторов . Основным типом приложения здесь является то, что Х я 1 , . , , , Х я рYiYiY_{i}Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} YiYiY_{i} - это некоторый результат на уровне группы, например, уровень преступности в …

14 regression  measurement-error  errors-in-variables 

У меня есть следующие данные, и я хотел бы приспособить к ним модель отрицательного экспоненциального роста: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)), start = list(a = 2000, b = 0.55)) curve((y = 1882 …

14 r  nonlinear-regression  fitting  nls 

Может быть, я просто устал, но у меня возникли проблемы при попытке понять алгоритм прямой поэтапной регрессии. Из раздела «Элементы статистического обучения», стр. 60: Прямая стадия регрессии (FS) еще более ограничена, чем прямая пошаговая регрессия. Он начинается как пошаговая регрессия вперед, с перехватом, равным [среднее значение] y, и центрированными предикторами …

14 regression  algorithms  feature-selection 

У меня есть некоторые дихотомические данные, только двоичные переменные, и мой начальник попросил меня выполнить факторный анализ с использованием матрицы тетрахорических корреляций. Ранее я был в состоянии научить себя, как проводить различные анализы, основываясь на примерах здесь и на сайте статистики UCLA и других подобных сайтах, но я не могу …

14 r  factor-analysis  psychometrics  binary-data 

У меня есть набор данных об инцидентах по сезонам редких заболеваний. Например, скажем, было 180 случаев весной, 90 летом, 45 осенью и 210 зимой. Я борюсь с тем, уместно ли прикреплять стандартные ошибки к этим числам. Цели исследования являются выводными в том смысле, что мы ищем сезонную картину заболеваемости, которая …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

Я выполнил эксперимент, в котором я воспитывал разные семьи из двух разных групп населения. Каждой семье был назначен один из двух видов лечения. После эксперимента я измерил несколько признаков на каждого человека. Чтобы проверить эффект лечения или источника, а также их взаимодействие, я использовал линейную модель смешанного эффекта с семейством …

14 r  anova  variance  lme4-nlme 

Кажется, что если у меня есть регрессионная модель, такая как я могу либо подогнать необработанный полином и получить ненадежные результаты, либо подогнать ортогональный полином и получить коэффициенты которые не имеют прямой физической интерпретации (например, я не могу использовать их, чтобы найти места экстремумов в исходном масштабе). Похоже, я должен быть …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial