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사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

R을 배우는 동안 통계 교과서를 통해 작업하고 있으며 다음 예제에서 걸림돌에 빠졌습니다. 보고 ?quantile난 후에 다음과 같이 R에서 이것을 재현하려고 시도했습니다. > nuclear <- c(7, 20, 16, 6, 58, 9, 20, 50, 23, 33, 8, 10, 15, 16, 104) > quantile(nuclear) 0% 25% 50% 75% 100% 6.0 9.5 16.0 28.0 …

33 r  quantiles 

신경망을 사용한 모델링에 익숙하지 않지만 관찰 된 데이터에 잘 맞는 모든 사용 가능한 데이터 포인트로 신경망을 구축 할 수있었습니다. 신경망은 nnet 패키지로 R에서 수행되었습니다. require(nnet) ##33.8 is the highest value mynnet.fit <- nnet(DOC/33.80 ~ ., data = MyData, size = 6, decay = 0.1, maxit = 1000) mynnet.predict <- predict(mynnet.fit)*33.80 …

33 r  neural-networks 

표준 오류 "클러스터링"과 R에서 실행하는 방법을 이해하려고합니다 (Stata에서는 사소합니다). RI에서 plm나 자신의 기능을 사용 하거나 작성하는 데 실패했습니다 . 패키지 의 diamonds데이터를 사용하겠습니다 ggplot2. 더미 변수로 고정 효과를 할 수 있습니다 > library(plyr) > library(ggplot2) > library(lmtest) > library(sandwich) > # with dummies to create fixed effects > fe.lsdv <- …

33 r  panel-data  standard-error  fixed-effects-model  clustered-standard-errors 

생존 분석에 대해 배울 수있는 좋은 책 / 자습서를 찾고 있습니다. 또한 R에서 생존 분석을 수행하는 것에 대한 참고 자료에 관심이 있습니다.

33 r  survival  references 

필자는 일반적으로 BIC를 AIC보다 parsimony를 더 중요하게 생각한다는 점을 이해하고 있습니다. 그러나 지금은보다 포괄적 인 접근 방식을 사용하기로 결정했으며 AIC도 사용하고 싶습니다. 나는 Raftery (1995)가 BIC 차이에 대한 훌륭한 지침을 제시했다는 것을 알고있다. 나는 교과서를 보았고 AIC에서 이상하게 보였습니다 (더 큰 차이는 약하고 AIC의 작은 차이는 하나의 모델이 더 좋습니다). …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

의 설명서에서 anova(): 일련의 객체가 주어지면 'anova'는 지정된 순서대로 모델을 테스트합니다. 모델을 서로 테스트한다는 것은 무엇을 의미합니까? 왜 순서가 중요합니까? 다음은 GenABEL 튜토리얼 의 예입니다 . > modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1)) > modelDom = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=2)) > modelRec = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=3)) anova(modelAdd, modelGen, test="Chisq") Analysis of Variance Table Model 1: qt ~ as.numeric(snp1) …

32 r  anova 

많은 규모 의 강력한 추정기 가 존재한다 . 주목할만한 예로는 표준 편차와 의 중앙값 절대 편차가 σ=MAD⋅1.4826σ=엠에이디⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826있습니다. 베이지안 프레임 워크에는 대략 정규 분포 (예 : 특이 치로 오염 된 정규 분포) 의 위치 를 강력하게 추정 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 데이터가 분포 또는 라플라스 …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

나는 피팅하고있다 lm()(Q4에게 기본을, Q1, Q2, Q3) 금융 분기 지표를 포함하는 데이터 세트에 모델. 사용 lm(Y~., data = data) 내가 얻을 NAQ3에 대한 계수, 하나 개의 변수가 있기 때문에 특이성의 제외 것을 경고한다. Q4 열을 추가해야합니까?

32 r  regression 

넓은 형식 또는 긴 형식의 데이터를 가질 수 있습니다. 형식에 따라 사용 가능한 방법이 다르기 때문에 이것은 매우 중요한 것입니다. 나는 당신이 일을 알고 melt()및 cast()모양 변경 패키지,하지만 난하지 않는 것이 몇 가지가 보인다. 누군가 당신이 어떻게 이것을 간단한 개요를 줄 수 있습니까?

32 data-transformation  r 

R을 사용하여 Poisson 분포 (과도 분산 포함)와 다중 수준 GLMM을 맞추고 싶습니다. 현재 lme4를 사용 하고 있지만 최근에 quasipoisson가족이 제거 되었음을 알았 습니다. 다른 곳에서는 관측 당 하나의 수준으로 임의의 절편을 추가하여 이항 분포에 대한 추가과 분산을 모델링 할 수 있음을 알았습니다. 포아송 분포에도 적용됩니까? 더 좋은 방법이 있습니까? 추천 …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

행렬 A의 각 열에 대해 벡터 B를 회귀하고 싶습니다. 결측 데이터가 없으면 사소한 일이지만 행렬 A에 결측 값이 포함되어 있으면 A에 대한 내 회귀는 모든 행이 포함되도록 제한됩니다. 값이 존재합니다 (기본 na.omit 동작). 누락 된 데이터가없는 열에 대해 잘못된 결과가 생성됩니다. 행렬 A의 개별 열에 대해 열 행렬 B를 회귀시킬 …

32 r  missing-data  linear-model 

아래에 주어진 통계가 있다고 가정 해 봅시다. gender mean sd n f 1.666667 0.5773503 3 m 4.500000 0.5773503 4 실제 데이터가 아닌 이와 같은 통계를 사용하여 2- 표본 t- 검정을 수행하는 방법 (일부 변수의 남녀 평균간에 유의 한 차이가 있는지 확인)은 무엇입니까? 인터넷 어디에서 나이 작업을 수행하는 방법을 찾을 수 …

32 r  t-test 

일반적으로 맵, 다각형 및 음영 처리 된 영역에 대한 색맹 친화적 인 색 선택에 대해 많은 글을 썼습니다 (예 : http://colorbrewer2.org ). 선 색상에 대한 권장 사항과 선 그래프에 대한 다양한 선 두께를 찾을 수 없었습니다. 목표는 다음과 같습니다 서로 얽혀도 쉽게 선을 구분 가장 일반적인 형태의 색맹 인 개인은 …

31 r  data-visualization 

GBM을 사용하여 매개 변수를 테스트하는 데 유용한 지침 (예 : 상호 작용 깊이, Minchild, 샘플 속도 등)은 무엇입니까? 70 ~ 100 개의 기능, 인구가 200,000 명이고 상호 작용 깊이 3과 4를 테스트하려고한다고 가정 해 보겠습니다. 어떤 매개 변수 조합이 어떤 샘플을 가장 잘 보유하는지 확인하려면 몇 가지 테스트를 수행해야합니다. 이 …

31 r  hypothesis-testing  cart  boosting