Perguntas com a marcação «sas»

Estou tentando executar uma regressão inflada a zero para uma variável de resposta contínua em R. Estou ciente de uma implementação gamlss, mas eu realmente gostaria de experimentar esse algoritmo de Dale McLerran, que é conceitualmente um pouco mais direto. Infelizmente, o código está no SAS e não sei como …

11 r  sas  gamlss 

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …

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 

A página da Wikipedia diz que Box-Jenkins é um método de ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal. Agora, se eu quiser ajustar um modelo ARIMA a uma série temporal, vou abrir o SAS, chamar proc ARIMA, fornecer os parâmetros e o SAS fornecerá os coeficientes AR e MA. …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

Tenho lido a descrição da regressão de crista em Modelos Estatísticos Lineares Aplicados , 5º Ed, capítulo 11. A regressão de crista é feita com dados de gordura corporal disponíveis aqui . O livro corresponde à saída no SAS, onde os coeficientes transformados de volta são dados no modelo ajustado …

10 r  sas  ridge-regression 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

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 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

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 

Os estatísticos bayesianos sustentam que "a estatística bayesiana pode estimar parâmetros que são muito difíceis de estimar através de métodos freqüentes". A seguinte citação retirada desta documentação do SAS diz a mesma coisa? Ele fornece inferências que dependem dos dados e são exatas, sem depender de aproximação assintótica. A inferência …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Atualmente, sou estudante de estatística em um programa muito …

9 sas  minitab 

Estou usando o PROC GLM no SAS para ajustar uma equação de regressão da seguinte forma Y= b0 0+ b1 1X1 1+ b2X2+ b3X3+ b4tY=b0 0+b1 1X1 1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t O gráfico QQ dos vermelhos resultantes indica desvio da normalidade. Qualquer …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

Venho ajustando alguns dados de séries temporais usando um modelo aditivo geral de Poisson usando SAS PROC GAM. De um modo geral, estou fazendo com que seu procedimento de validação cruzada generalizada interno gere pelo menos um "ponto de partida" decente para o meu spline único, que é uma função …

9 time-series  sas  splines  gam 

Digamos que estou construindo um modelo de regressão logística em que a variável dependente é binária e pode assumir os valores ou . Seja as variáveis ​​independentes - existem variáveis ​​independentes. Digamos que para a ésima variável independente, a análise bivariada mostra uma tendência em forma de U - ou …

9 regression  estimation  logistic  sas 

Corri uma curva de sobrevivência do censor de intervalo com R, JMP e SAS. Ambos me deram gráficos idênticos, mas as tabelas diferiram um pouco. Essa é a tabela que o JMP me deu. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 0.5000 …

8 r  survival  sas  jmp  interval-censoring 

Estou tentando executar uma regressão de Cox em um exemplo de conjunto de dados de 2.000.000 de linhas da seguinte maneira, usando apenas R. Esta é uma tradução direta de um PHREG no SAS. A amostra é representativa da estrutura do conjunto de dados original. ## library(survival) ### Replace 100000 …

8 r  logistic  survival  sas  cox-model 

Eu sei que R não é particularmente útil para analisar grandes conjuntos de dados, uma vez que R carrega todos os dados na memória, enquanto algo como o SAS faz análise sequencial. Dito isto, existem pacotes como o bigmemory que permitem aos usuários realizar análises de grandes dados (análise estatística) …

8 r  sas  large-data 

Minha variável dependente é contínua, não normal (inclinada para a esquerda de acordo com o teste Shapiro-Wilk). Eu tenho duas variáveis ​​independentes (grupo de tratamento por cor, tipo de alimento). Existem 3 níveis dentro de cada variável independente. O número de observações para cada variável independente não é igual. Procurei …

8 anova  nonparametric  sas