«r» 태그된 질문

간단한 ANOVA와 같은 선형 모델을 만들어 봅시다. # 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) 결과는 다음과 같습니다. Call: lm(formula = data ~ 0 + …

18 r  regression  confidence-interval 

이것은 내 데이터 프레임입니다. 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) 그런 다음 선형 혼합 효과 모델을 실행하여 "값"에 대한 3 개의 그룹 차이를 비교합니다. 여기서 "제목"은 임의의 요소입니다. library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) 결과는 다음과 …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

컨텍스트 : 데이터가 누락 된 계층 적 회귀. 질문 : R에서 누락 된 데이터를 처리하기 위해 전체 정보 최대 가능성 (FIML) 추정을 어떻게 사용합니까? 권장하는 패키지가 있으며 일반적인 단계는 무엇입니까? 온라인 자료와 예제도 도움이 될 것입니다. 추신 : 저는 최근에 R을 사용하기 시작한 사회 과학자입니다. 다중 대치가 옵션이지만 Mplus와 같은 …

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

회귀 피팅에서 다항식 대비의 사용법을 이해할 수 없습니다. 특히, 나는 이 페이지에R 설명 된 간격 변수 (똑같이 간격이있는 수준의 일반 변수)를 표현하기 위해 사용되는 인코딩을 언급하고 있습니다. 해당 페이지 의 예에서 , 내가 올바르게 이해하면 R은 구간 변수에 대한 모형을 적합하고 선형, 2 차 또는 3 차 추세에 가중치를 부여하는 …

18 r  regression  contrasts 

나는 대략 24에 해당하는 움직임 행동 (자고있는 시간, 앉아있는 시간, 신체 활동을하는 시간)에 대한 데이터를 가지고 있습니다 (하루에 시간 단위로). 이러한 각 동작에 소요되는 상대적 시간을 캡처하는 변수를 만들고 싶습니다. 아이소 메트릭 로그 비율 변환이이 작업을 수행한다고 들었습니다. R에서 ilr 함수를 사용해야하는 것처럼 보이지만 코드가있는 실제 예제는 찾을 수 없습니다. …

17 r  multivariate-analysis  data-transformation  compositional-data 

콕스 비례 위험 모델에 대해 배웠습니다. 로지스틱 회귀 모형에 적합한 경험이 많으므로 직관을 구축하기 위해 coxphR "survival"에서 사용 glm하는 모형을로 사용 하는 로지스틱 회귀 모형 과 비교했습니다 family="binomial". 코드를 실행하면 : library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) summary(glm(status-1 ~ age, data=lung, family="binomial")) 나는 각각 0.0419와 …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

이러한 코드를 사용하여 R에서 로짓 회귀를 수행 할 수 있습니다. > 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 최적화 알고리즘이 수렴 된 것처럼 보입니다. 피셔 스코어링 알고리즘의 단계 수에 대한 정보가 있습니다. Call: glm(formula = cbind(Menarche, Total - …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

R의 LOESS 모델을 사용하여 피팅 한 데이터가 있는데,이를 제공합니다. 데이터에는 하나의 예측 변수와 하나의 응답이 있으며 이분법 적입니다. 또한 신뢰 구간을 추가했습니다. 문제는 간격이 선에 대한 신뢰 구간이고 예측 구간에 관심이 있다는 것입니다. 예를 들어, 하단 패널은 상단 패널보다 더 가변적이지만 간격으로 캡처되지는 않습니다. 이 질문은 약간 관련이 있습니다. 다항식 …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

이것은 StackExchange에 대한 첫 번째 게시물이지만 꽤 오랫동안 리소스로 사용 해 왔으며 적절한 형식을 사용하고 적절한 편집을 위해 최선을 다할 것입니다. 또한 이것은 여러 부분으로 구성된 질문입니다. 질문을 여러 개의 다른 게시물 또는 하나의 게시물로 나눌 것인지 확실하지 않았습니다. 질문은 모두 같은 텍스트에서 한 섹션에 있기 때문에 하나의 질문으로 게시하는 …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

일부 데이터를 제시하는 데 대한 지침을 사용할 수 있습니다. 이 첫 번째 줄거리는 사이토 카인 IL-10에 대한 사례-대조 비교입니다. 99 %의 데이터를 포함하도록 y 축을 수동으로 설정했습니다. 내가 수동으로 설정 한 이유는 사례 그룹에 특이 치가 있기 때문입니다. 내 공동 작업자는 데이터 세트에서 이상치 제거를 수행하는 것을 주저합니다. 나는 괜찮지 …

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

구간 내 정규 분포에 따라 난수를 생성해야합니다 . (저는 R에서 일하고 있습니다.)(a,b)(a,b)(a,b) 함수 rnorm(n,mean,sd)가 정규 분포에 따라 임의의 숫자를 생성 한다는 것을 알고 있지만 그 범위 내에서 간격 제한을 설정하는 방법은 무엇입니까? 사용할 수있는 특정 R 기능이 있습니까?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

이 서수 로지스틱 회귀 분석을 R에서 실행했습니다. mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) 이 모델의 요약을 얻었습니다. 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 1|2 -6.4706 1.6443 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

effects ()R 의 도움말 파일에 있는 설명을 이해하지 못합니다 . lm또는 aov에 의해 피팅 된 선형 모델의 경우, 효과는 피팅 프로세스 동안 QR 분해에 의해 생성 된 연속 직교 서브 공간에 데이터를 투영하여 얻은 상관되지 않은 단일 자유도 값입니다. 아무도 이것이 무엇을 의미하는지 설명 할 수 있습니까? QR 분해의 Q- …

17 r  regression 

"quality"라는 독립 변수가 있습니다. 이 변수에는 3 가지 반응 방식 (나쁜 품질, 중간 품질, 고품질)이 있습니다. 이 독립 변수를 여러 선형 회귀 분석에 도입하고 싶습니다. 이진 독립 변수 (더미 변수, 코딩 가능 0/ 1)가 있으면 다중 선형 회귀 모델에 쉽게 도입 할 수 있습니다. 그러나 3 가지 양식의 응답 으로이 …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

다음과 같은 카운트 데이터 히스토그램이 있습니다. 그리고 나는 이것에 개별 분포를 적용하고 싶습니다. 어떻게해야할지 모르겠습니다. 먼저 히스토그램에 불연속 분포와 같은 불연속 분포를 중첩하여 이산 분포의 모수를 구한 다음 Kolmogorov–Smirnov 검정을 실행하여 p- 값을 확인해야합니까? 이 방법이 올바른지 확실하지 않습니다. 이와 같은 문제를 해결하는 일반적인 방법이 있습니까? 카운트 데이터의 빈도 표입니다. …

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