Вопросы с тегом «sas»

SAS - это статистический программный пакет. Используйте этот тег для любого тематического вопроса, который (а) включает SAS в качестве критической части вопроса или ожидаемого ответа, и (b) касается не только использования SAS.

1
Преобразовать код SAS NLMIXED для ноль-завышенной гамма-регрессии в R
Я пытаюсь запустить регрессию с нулевым раздувом для переменной с непрерывным откликом в R. Я знаю о реализации gamlss, но я действительно хотел бы попробовать этот алгоритм Дейла Маклеррана, который концептуально немного более прост. К сожалению, код находится в SAS, и я не уверен, как переписать его для чего-то вроде …
11 r  sas  gamlss 

1
R / mgcv: Почему тензорные продукты te () и ti () производят разные поверхности?
mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

2
Что именно представляет собой метод Бокса-Дженкинса для процессов ARIMA?
На странице Википедии говорится, что Box-Jenkins - это метод подгонки модели ARIMA к временному ряду. Теперь, если я хочу приспособить модель ARIMA к временному ряду, я открою SAS, вызову proc ARIMA, предоставлю параметры а SAS даст мне коэффициенты AR и MA. Теперь я могу попробовать разные комбинации и SAS даст …

2
Разница между реализацией регрессионного гребня в R и SAS
Я читал описание регрессии гребня в Прикладных линейных статистических моделях , 5-е издание, глава 11. Регрессия гребня выполняется на основе данных о жировых отложениях, доступных здесь . Учебник соответствует выходным данным в SAS, где обратные преобразованные коэффициенты заданы в модели как: Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3 Y=-7.3978+0.5553X_1+0.3681X_2-0.1917X_3 Это видно из SAS как: proc reg …

4
Модель истории дискретного времени (выживания) в R
Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

1
R линейная регрессия категориальной переменной «скрытое» значение
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

1
Пример того, как байесовская статистика может оценивать параметры, которые очень сложно оценить с помощью частых методов
Байесовские статистики утверждают, что «Байесовская статистика может оценивать параметры, которые очень сложно оценить с помощью частых методов». Означает ли следующая цитата, взятая из этой документации SAS, то же самое? Он обеспечивает выводы, которые зависят от данных и являются точными, не полагаясь на асимптотическое приближение. Вывод малых выборок происходит так же, …

4
Насколько полезен Minitab в реальном мире? [закрыто]
Закрыто . Этот вопрос основан на мнении . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы ответить на него фактами и цитатами, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . В настоящее время я студент-статистик в рамках очень хорошей программы. Мы используем Minitab …
9 sas  minitab 

4
Когда использовать непараметрическую регрессию?
Я использую PROC GLM в SAS, чтобы соответствовать уравнению регрессии следующего вида Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t График QQ результирующих остатков указывает на отклонение от нормы. Любое преобразование бесполезно для нормализации остатков.YYY На этом этапе я могу безопасно переключиться на непараметрические методы, такие …

3
Сплайн df-выбор в общей аддитивной задаче модели Пуассона
Я подгонял некоторые данные временных рядов, используя общую аддитивную модель Пуассона, используя SAS PROC GAM. Вообще говоря, у меня есть встроенная обобщенная процедура перекрестной проверки, которая генерирует, по крайней мере, достойную «начальную точку» для моего единственного сплайна, который является нелинейной функцией времени вместе с одним параметрическим членом (который я меня …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.