Вопросы с тегом «r»

Я снабдил логнормальную модель, используя R набором данных. Полученные параметры были: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 Я бы хотел перенести эту модель на Scipy, которой никогда раньше не пользовался. Используя Scipy, я смог получить форму и масштаб 1 и 3.1626716539637488e + 90 - очень разные числа. Я также пытался …

10 r  python  numpy  scipy 

Я заметил, что когда я пытаюсь найти критические значения для Манна-Уитни U, используя R, значения всегда 1 + критическое значение. Например, для критическое значение (двусторонний) равно 8, а для α = 0,05 , n = 12 , m = 8 критическое (двустороннее) значение равно 22 (проверьте таблицы ), но:α = …

10 r  hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney 

Я делаю односторонний ANOVA (для каждого вида) с индивидуальными контрастами. [,1] [,2] [,3] [,4] 0.5 -1 0 0 0 5 1 -1 0 0 12.5 0 1 -1 0 25 0 0 1 -1 50 0 0 0 1 где я сравниваю интенсивность 0,5 против 5, 5 против 12,5 и …

10 r  anova  contrasts  generalized-least-squares 

Я пытаюсь проанализировать отставание между временными рядами двух цен акций. В обычном анализе временных рядов мы можем выполнить Cross Correlaton, VECM (Причинность Грейнджера). Однако, как можно обращаться с тем же самым в нерегулярно расположенных временных рядах. Гипотеза состоит в том, что один из инструментов ведет другой. У меня есть данные …

10 r  time-series  cross-correlation  unevenly-spaced-time-series 

Я хочу смоделировать две разные переменные времени, некоторые из которых сильно коллинеарны в моих данных (возраст + группа = период). Делая это, я столкнулся с некоторыми проблемами lmerи взаимодействиями poly(), но это, вероятно, не ограничивалось lmer, я получил те же результаты с nlmeIIRC. Очевидно, что мое понимание того, что делает …

10 r  lme4-nlme  polynomial 

Я пытаюсь повторить работу коллеги и перемещаю анализ из Stata в R. Модели, которые она использует, вызывают параметр «cluster» в функции nbreg для кластеризации стандартных ошибок. См. Http://repec.org/usug2007/crse.pdf для довольно полного описания того, что и почему этого параметра Мой вопрос: как вызвать эту же опцию для отрицательной биномиальной регрессии в …

10 r  stata  negative-binomial 

Если я подгоняю свои данные к чему-то вроде lm(y~a*b), в синтаксисе R, где aэто двоичная переменная и bчисловая переменная, то a:bтермин взаимодействия - это разница между наклоном y~bat a= 0 и at a= 1. Теперь, скажем, отношения между yи bкриволинейные. Если я сейчас подхожу lm(y~a*poly(b,2)), то a:poly(b,2)1изменение в y~bусловных изменениях …

10 r  multiple-regression  splines 

Существует много способов выполнения регуляризации - например, регуляризация на основе норм , и . Согласно Friedman Hastie & Tibsharani , лучший регуляризатор зависит от проблемы: а именно от природы истинной целевой функции, конкретной используемой основы, отношения сигнал / шум и размера выборки.L0L0L_0L1L1L_1L2L2L_2 Есть ли эмпирические исследования, сравнивающие методы и эффективность …

10 r  regression  machine-learning  regularization 

Я пытаюсь определить, будут ли простые вероятности работать для моей проблемы или будет лучше использовать (и узнать о) более сложные методы, такие как логистическая регрессия. Переменная ответа в этой задаче является двоичным ответом (0, 1). У меня есть несколько переменных предикторов, которые являются категориальными и неупорядоченными. Я пытаюсь определить, какие …

10 r  probability  logistic 

Я выполнил трехсторонние повторные измерения ANOVA; какие специальные анализы действительны? Это полностью сбалансированный дизайн (2x2x2) с одним из факторов, имеющих повторное измерение внутри субъекта. Мне известны многовариантные подходы к повторным измерениям ANOVA в R, но мой первый инстинкт - перейти к простому стилю aov () ANOVA: aov.repeated <- aov(DV ~ …

10 r  anova  repeated-measures  interaction  post-hoc 

Я моделирую некоторые данные, где я думаю, что у меня есть два скрещенных случайных эффекта. Но набор данных не сбалансирован, и я не уверен, что нужно сделать, чтобы учесть это. Мои данные - это набор событий. Событие происходит, когда клиент встречается с поставщиком для выполнения задачи, которая является успешной или …

10 r  mixed-model  random-effects-model  logistic 

У меня много проблем с одним набором данных, к которому я пытаюсь применить SEM. Мы предполагаем наличие 5 скрытых факторов A, B, C, D, E с показателями соотв. A1 - A5 (упорядоченные факторы), B1 - B3 (количественные), C1, D1, E1 (все три последних упорядоченных фактора, всего 2 уровня для E1. …

10 r  modeling  multiple-regression  sem 

Рассмотрим следующий код R: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN for #n = …

10 r  regression 

Мне нужно проанализировать набор данных клинической реабилитации. Меня интересуют гипотезы о взаимосвязи между количественным «вкладом» (количеством терапии) и изменениями в состоянии здоровья. Хотя набор данных является относительно небольшим (n ~ 70), мы повторили данные, отражающие временные изменения в обоих. Я знаком с нелинейным моделированием смешанных эффектов в R, однако меня …

10 r  repeated-measures  panel-data  sem 

У меня есть набор данных с около 70 переменных, которые я хотел бы сократить. Я хочу использовать CV, чтобы найти наиболее полезные переменные следующим образом. 1) Случайно выберите, скажем, 20 переменных. 2) Используйте stepwise/ LASSO/ lars/ etc для выбора наиболее важных переменных. 3) Повторите ~ 50x и посмотрите, какие переменные …

10 r  cross-validation  feature-selection  random-forest  stepwise-regression