Perguntas com a marcação «r»

Como acompanhamento da sugestão de modelo para uma regressão de Cox com covariáveis ​​dependentes do tempo, aqui está o gráfico de Kaplan Meier, responsável pela natureza dependente do tempo das gestações. Em outras palavras, o conjunto de dados agora é dividido em um longo conjunto de dados com várias linhas …

8 r  data-visualization  survival 

Meu conjunto de dados possui as seguintes variáveis: Tratamento (4 tipos - fixo) Localização (8 localizações - fixas) Posição no local (3 posições por local - fixo) As amostras são coletadas em cada posição (3 amostras por posição aleatória) Tempo (dois tempos de amostragem - fixos) Taxa de mineralização (como …

8 r  anova  repeated-measures  split-plot  nested-data 

Eu medi dois parâmetros (carbono orgânico dissolvido DOC = y, e descarga = x). Quando essas duas variáveis ​​são plotadas uma contra a outra, obtemos um loop de histerese (veja o exemplo de código e a figura). Agora, para uma análise mais aprofundada, eu gostaria de determinar a área desse …

8 r  data-visualization  geometry 

Consegui criar uma rede neural dos meus dados. Mas não tenho tanta certeza sobre a interpretação da saída R. Eu usei o seguinte comando para criar rede neural: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000 final value 136242.000000 converged Então eu usei o seguinte comando para …

8 r  neural-networks 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Uma rápida olhada na página de ajuda do gerador de números aleatórios de shows R que você pode escolher entre 7 geradores predefinidos ( Wichmann-Hill, Marsaglia-Multicarry, Super-Duper, Mersenne-Twister, Knuth-TAOCP-2002, Knuth-TAOCP, L'Ecuyer-CMRG). ?Random O padrão é Mersenne-Twister , que parece ser muito bom. Então, por que você precisaria usar outro?

8 r  random-generation 

Eu tenho o modelo que preciso estimar, com e .Y= π0 0+ π1X1+ π2X2+ π3X3+ ε ,Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε, Y = \pi_0 + \pi_1 X_1 + \pi_2 X_2 + \pi_3 X_3 + \varepsilon, π k ≥ 0 para k ≥ 1∑kπk= 1 para k ≥ 1∑kπk=1 for k≥1\sum_k \pi_k = 1 \text{ …

8 r  regression  econometrics  least-squares  constrained-regression 

Eu tenho um problema de regressão múltipla, que tentei resolver usando a regressão múltipla simples: model1 <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5, data=data) Isso parece explicar os 85% de variação (de acordo com o quadrado do R) que parece muito bom. No entanto, o …

8 r  regression  multiple-regression 

Atualização : Como agora sei que meu problema se chama separação quase completa , atualizei a pergunta para refletir isso (graças a Aaron). Eu tenho um conjunto de dados de um experimento no qual 29 participantes humanos (fator code) trabalharam em um conjunto de ensaios e responsefoi 1 ou 0. …

8 r  logistic  standard-error  lme4-nlme  separation 

Suponha que eu esteja construindo um classificador de regressão logística que preveja se alguém é casado ou solteiro. (1 = casado, 0 = solteiro) Quero escolher um ponto na curva de precisão-recall que me dê pelo menos 75% de precisão, portanto, desejo escolher os limites e , para que:t 2t1t1t_1t2t2t_2 …

8 r  precision-recall 

Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por binom.confint(x, n, method='exact')in R. Em outros …

8 r  bayesian  confidence-interval  conditional-probability  hidden-markov-model  segmentation  hypothesis-testing  statistical-significance  multiple-comparisons  multiple-regression  r  regression  survey  sample  finite-population  pca  model-selection  dataset  partitioning  clustering  time-series  least-squares  regression  standard-error  causality  r  time-series  outliers  missing-data  machine-learning  svm  hypothesis-testing  discrete-data  r  data-visualization  survey  likert  finance  regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined  svm  natural-language 

Preciso fazer algumas comparações médias simples entre grupos (testes F ANOVA básicos) em dados com valores ausentes. Uso o pacote de mouses no R para imputação múltipla, mas só posso agrupar resultados para os coeficientes do modelo linear ou o .R2R2R^2 Alguém sabe como combinar o pool de várias estatísticas …

8 r  regression  t-test  f-test  multiple-imputation 

Quero que R exiba os dados que ele fornece da summary()função em uma tabela para que eu possa compartilhar isso facilmente. Atualmente, estou apenas fazendo summary()no console e, em seguida, tirando uma captura de tela, mas eu prefiro que isso seja gerado como uma boa tabela, como todos os meus …

8 r  dataset  descriptive-statistics  tables 

Uma variável de resposta y é uma função não linear de várias variáveis ​​preditoras X (nos meus dados reais a resposta é distribuída binomialmente, mas aqui estou usando um valor normalmente distribuído para simplificar). Posso modelar os relacionamentos entre os preditores e a resposta usando splines / smooths (por exemplo, …

8 r  ggplot2  splines  gam 

Estou analisando um determinado conjunto de dados e preciso entender como escolher o melhor modelo que se ajusta aos meus dados. Estou usando R. Um exemplo de dados que tenho é o seguinte: corr <- c(0, 0, 10, 50, 70, 100, 100, 100, 90, 100, 100) Esses números correspondem à …

8 r  logit  likelihood-ratio  probit  nls