Perguntas com a marcação «r»

Uso a decomposefunção Re crio os três componentes da minha série temporal mensal (tendência, sazonal e aleatória). Se plotar o gráfico ou olhar para a tabela, posso ver claramente que a série temporal é afetada pela sazonalidade. No entanto, quando regredo a série temporal para as 11 variáveis ​​fictícias sazonais, …

9 r  regression  time-series 

Estou procurando um pacote para me ajudar a resolver alguns problemas de otimização quadrática e vejo que há pelo menos meia dúzia de pacotes diferentes. De acordo com esta página: QP (programação quadrática, 90C20): cplexAPI , kernlab , limSolve , LowRankQP , quadprog , Rcplex , Rmosek Alguns deles (Rmosek …

9 r  optimization 

Eu tenho o seguinte conjunto de dados simples com duas variáveis ​​contínuas; ou seja: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 Preciso reorganizar os dados para que a correlação entre as variáveis ​​seja ~ 0,6. Eu preciso manter os meios e outras estatísticas descritivas (sd, …

9 r  correlation 

Tenho dados do seguinte desenho experimental: minhas observações são contagens do número de sucessos ( K) do número correspondente de tentativas ( N), medidos para dois grupos, cada um composto por Iindivíduos, a partir de Ttratamentos, nos quais em cada combinação de fatores existem Rrepetições . Portanto, no total, tenho …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

Estou tentando estimar o efeito médio do tratamento a partir de dados observacionais usando a ponderação do escore de propensão (especificamente IPTW). Acho que estou calculando o ATE corretamente, mas não sei como calcular o intervalo de confiança do ATE, considerando os pesos da pontuação de propensão inversa. Aqui está …

9 r  survey  causality  propensity-scores  observational-study 

Em um modelo misto linear generalizado logístico (família = binomial), não sei como interpretar a variação de efeitos aleatórios: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 Como interpreto esse resultado numérico? Eu tenho uma amostra de pacientes transplantados renais em …

9 r  lme4-nlme 

A versão curta fora do contexto Seja uma variável aleatória com CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Digamos que eu queira simular …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

Eu usei a função 'polr' no pacote MASS para executar uma regressão logística ordinal para uma variável de resposta categórica ordinal com 15 variáveis ​​explicativas contínuas. Utilizei o código (mostrado abaixo) para verificar se meu modelo atende à premissa proporcional de chances, seguindo as orientações fornecidas no guia da UCLA …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr 

Quero calcular / avaliar a convolução g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, onde é um densidade e é uma função suave com suporte compacto . A convolução não está disponível em formato fechado e preciso integrá-la numericamente. Minha pergunta é: Existe uma maneira eficiente de fazer isso? Quero implementá-lo em R, portanto, …

9 r  convolution 

Considere o seguinte código R: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Como você pode ver, eu projetei os dados para que aproximadamente …

9 r  data-imputation  multiple-imputation 

Quero gerar tempo de sobrevivência a partir de um modelo de riscos proporcionais de Cox que contenha covariáveis ​​dependentes do tempo. O modelo é h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|Xi)=h0(t)exp⁡(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) onde é gerado a partir do binômio (1,0,5) e .XiXiX_imi(t)=β0+β1Xi+β2Xitmi(t)=β0+β1Xi+β2Xitm_{i}(t)=\beta_0 + \beta_1 X_{i} + \beta_2 X_{i} t Os valores …

9 r  survival  cox-model  time-varying-covariate 

Não tenho certeza de como proceder com esse CFA que estou fazendo em lavaan. Eu tenho uma amostra de 172 participantes (eu sei que isso não é muito para um CFA) e 28 itens com escalas Likert de 7 pontos que devem carregar sete fatores. Fiz um CFA com estimadores …

9 r  sem  fitting  confirmatory-factor 

Eu tenho dados barulhentos de duas variáveis ​​como esta. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- rnorm(20000, …

9 r  machine-learning  clustering 

Minha pergunta é geralmente sobre Decomposição de Valor Singular (SVD), e particularmente sobre Indexação Semântica Latente (LSI). Digamos, eu tenho que contém frequências de 5 palavras para 7 documentos.Aword×documentAword×document A_{word \times document} A = matrix(data=c(2,0,8,6,0,3,1, 1,6,0,1,7,0,1, 5,0,7,4,0,5,6, 7,0,8,5,0,8,5, 0,10,0,0,7,0,0), ncol=7, byrow=TRUE) rownames(A) <- c('doctor','car','nurse','hospital','wheel') Fico Fatorização matriz para usando SVD: …

9 r  svd  natural-language  latent-semantic-indexing 

Estou interessado em estimar uma taxa de risco ajustada, análoga a como se estima uma taxa de chances ajustada usando regressão logística. Alguma literatura (por exemplo, isso ) indica que o uso da regressão de Poisson com erros padrão de Huber-White é uma maneira baseada em modelo para fazer isso …

9 r  references  biostatistics  poisson-regression  relative-risk