Perguntas com a marcação «r»

Vamos ter um modelo linear, por exemplo, ANOVA simples: # 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) O resultado é o seguinte: Call: lm(formula = …

18 r  regression  confidence-interval 

Este é o meu quadro de dados: 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) Em seguida, corro um modelo de efeitos lineares mistos para comparar a diferença dos 3 grupos em "Valor", em que "Assunto" é o fator aleatório: library(lme4) library(lmerTest) model <- …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

Contexto : Regressão hierárquica com alguns dados ausentes. Pergunta : Como uso a estimativa de máxima verossimilhança de informações completas (FIML) para tratar dos dados ausentes no R? Existe um pacote que você recomendaria e quais são as etapas típicas? Recursos e exemplos online também seriam muito úteis. PS : …

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

Eu tenho dados sobre comportamentos de movimento (tempo gasto dormindo, sedentário e fazendo atividade física) que soma aproximadamente 24 (como em horas por dia). Quero criar uma variável que capture o tempo relativo gasto em cada um desses comportamentos - me disseram que uma transformação isométrica da razão logarítmica conseguiria …

17 r  multivariate-analysis  data-transformation  compositional-data 

Eu tenho aprendido sobre o modelo de risco proporcional de Cox. Eu tenho muita experiência montagem modelos de regressão logística e modelos para construir intuição Eu estive comparando ajuste usando coxpha partir do R "sobrevivência", com modelos de regressão logística ajuste usando glmcom family="binomial". Se eu executar o código: library(survival) …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

Pode-se executar uma regressão logit em R usando esse código: > 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 Parece que o algoritmo de otimização convergiu - há informações sobre o número das etapas do algoritmo de pontuação do …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Eu tenho alguns dados que eu ajustei usando um modelo LOESS em R, me dando o seguinte: Os dados têm um preditor e uma resposta e são heterocedásticos. Eu também adicionei intervalos de confiança. O problema é que os intervalos são intervalos de confiança para a linha, enquanto eu estou …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

Esta é a minha primeira postagem no StackExchange, mas eu a uso como um recurso há um bom tempo, farei o possível para usar o formato apropriado e fazer as edições apropriadas. Além disso, esta é uma pergunta com várias partes. Eu não tinha certeza se deveria dividir a pergunta …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

Eu poderia usar algumas orientações sobre a apresentação de alguns dados. Este primeiro gráfico é uma comparação caso-controle para a citocina IL-10. Eu configurei manualmente o eixo y para incluir 99% dos dados. A razão pela qual eu defino isso manualmente é porque o grupo de casos tem uma discrepância …

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

Preciso gerar números aleatórios seguindo a distribuição Normal dentro do intervalo . (Eu estou trabalhando na R.)(a,b)(a,b)(a,b) Eu sei que a função rnorm(n,mean,sd)irá gerar números aleatórios após a distribuição normal, mas como definir os limites de intervalo dentro disso? Existe alguma função R específica disponível para isso?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

Eu executei essa regressão logística ordinal em R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Eu recebi este resumo do modelo: 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 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Eu não entendo a explicação no Rarquivo de ajuda de effects () : Para um modelo linear ajustado por lmou aov, os efeitos são os valores não correlacionados de grau único de liberdade obtidos projetando os dados nos sucessivos subespaços ortogonais gerados pela decomposição QR durante o processo de ajuste. …

17 r  regression 

Eu tenho uma variável independente chamada "qualidade"; essa variável possui 3 modalidades de resposta (má qualidade; média qualidade; alta qualidade). Quero introduzir essa variável independente em minha regressão linear múltipla. Quando eu tenho uma variável independente binária (variável dummy, eu posso codificar 0/ 1), é fácil introduzi-la em um modelo …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

Eu tenho o seguinte histograma de dados de contagem. E eu gostaria de ajustar uma distribuição discreta a ela. Não tenho certeza de como devo fazer isso. Devo primeiro sobrepor uma distribuição discreta, digamos, Distribuição binomial negativa, no histograma para obter os parâmetros da distribuição discreta e, em seguida, executar …

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

Quero realizar uma análise ANCOVA dos dados relativos à densidade de epífitas vegetais. Inicialmente, gostaria de saber se existe alguma diferença na densidade da planta entre duas inclinações, uma N e uma S, mas tenho outros dados, como altitude, abertura do dossel e altura da planta hospedeira. Eu sei que …

17 r  ancova