«r» 태그된 질문

간단한 전력 법칙 모델을 다음과 같은 데이터 세트에 맞추려고합니다. mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 목표는 전력선을 통과시켜 rev향후 몇 주 동안 vlaues 를 예측하는 데 사용하는 것입니다. 많은 연구 결과에 nls따라 다음과 같이 구현되었습니다. newMod <- nls(rev ~ a*weeks^b, data=modeldf, …

13 r  predictive-models  nonlinear-regression  power-law  nls 

이것은 부트 스트랩 과 유사합니다 : 추정이 신뢰 구간을 벗어났습니다. 인구의 유전자형 수를 나타내는 데이터가 있습니다. Shannon의 지수를 사용하여 유전 다양성을 추정하고 부트 스트랩을 사용하여 신뢰 구간을 생성하고 싶습니다. 그러나 부트 스트랩을 통한 추정치가 극도로 치우친 경향이 있으며 관찰 된 통계 범위를 벗어난 신뢰 구간을 초래한다는 것을 알았습니다. 아래는 예입니다. …

13 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

나는 R에서 선형 혼합 효과 모델링을 사용하여 일부 데이터를 분석했습니다. 결과가 담긴 포스터를 만들 계획이며 혼합 효과 모델을 경험 한 사람이 결과를 설명하는 데 사용할 플롯을 제안 할 수 있는지 궁금합니다. 모델. 잔차 그림, 적합치 대 원래 값의 그림 등을 생각하고있었습니다. 나는 이것이 내 데이터에 크게 의존한다는 것을 알고 있지만 …

13 r  data-visualization  mixed-model 

요인 변수 (예 : M 및 F 수준의 성별)가 glm 공식에 사용되는 경우 더미 변수가 생성되며 관련 계수 (예 : genderM)와 함께 glm 모델 요약에서 찾을 수 있습니다 이러한 방식으로 인수를 분할하기 위해 R을 사용하는 대신 일련의 숫자 0/1 변수 (예 : genderM (M의 경우 1, F의 경우 F), genderF …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

시간 의존적 콕스 모델에서 기준 위험 함수 를 추정해야합니다.λ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Survival 과정을 수강하는 동안 Breslow 추정기가 단계 함수를 제공하기 때문에 누적 위험 함수 ( ) 의 직접 파생물은 좋은 추정량이 아니라는 것을 기억합니다.λ0(t)dt=dΛ0(t)λ0(t)dt=dΛ0(t)\lambda_0(t) dt = d\Lambda_0(t) 그래서 R에 직접 사용할 수있는 기능이 있습니까? 또는이 주제에 대한 참조가 …

13 r  survival  cox-model 

선형 설명 변수 와 종속 변수 와의 2 차 관계를 갖는 다른 설명 변수 사이의 양방향 상호 작용에 관심이 있다면 , 2 차 성분과의 상호 작용과 선형과의 상호 작용을 모두 포함해야합니다 모델의 구성 요소? 예 : 이전 스레드를 바탕으로 빌드 : 곡률 항 및 모델 선택 ( 이것이 R에서 사용하는 …

13 r  regression  model-selection 

이것이 새로운 질문이라면 죄송합니다. 통계를 처음으로 가르치려고합니다. 기본 절차가 중단되었다고 생각하지만 R로 실행하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그래서 저는 선형 선형 회귀 형태의 회귀 계수의 중요성을 평가하려고합니다. 와이^= Xβ^와이^=엑스β^ \hat y = X \hat \beta 테스트를위한 t- 통계량 은 다음과 같이 주어집니다.H0: β^제이= 0 , Hㅏ: β^제이≠ 0H0:β^제이=0,Hㅏ:β^제이≠0H_0: \hat \beta_j …

13 r  statistical-significance  multiple-regression 

다음과 같은 데이터가 있습니다. 나는 정규 분포 (커널 밀도 추정은 더 잘 작동하지만 그렇게 큰 정밀도는 필요하지 않음)를 적용하려고 시도했으며 꽤 잘 작동합니다. 밀도 플롯은 타원을 만듭니다. 점이 타원 영역 내에 있는지 여부를 결정하려면 타원 함수를 가져와야합니다. 그렇게하는 방법? R 또는 Mathematica 코드는 환영합니다.

13 r  regression  pdf  bivariate 

이 포럼의 누군가가 유전자 발현 연구에서이 기본적인 문제를 해결해 줄 수 있기를 바랍니다. 나는 실험 조직과 대조 조직의 깊은 시퀀싱을했다. 그런 다음 대조군보다 실험 샘플에서 유전자의 배수 농축 값을 얻었습니다. 기준 게놈에는 ~ 15,000 개의 유전자가 있습니다. 15,000 개 유전자 중 3,000 개가 대조군과 비교하여 관심있는 샘플에서 특정 컷오프 이상으로 …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

나는 RandomForestR 패키지를 사용하고 있으며 부분 의존도에서 Y 축의 값을 해석하는 방법에 혼란스러워합니다. 도움말 문서에 따르면 줄거리는 "클래스 확률에 대한 변수의 한계 효과에 대한 그래픽 묘사"입니다. 그러나 나는 y 축이 정확히 무엇을 나타내는 지 여전히 혼란 스럽습니다. 특히 음수 값은 무엇을 의미합니까? 클래스를 정확하게 예측하는 데 부정적인 영향을 미친다는 것은 …

13 r  interpretation  random-forest  partial-plot 

nls ()의 출력을 해석하려고합니다. 이 게시물 을 읽었 지만 여전히 가장 적합한 방법을 이해하지 못합니다. 내 몸매에는 두 가지 출력이 있습니다. > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b 0.27553 0.04534 6.077 0.001744 ** --- Signif. …

12 r  least-squares  nonlinear-regression  goodness-of-fit 

최근 논문에서 Norton et al. (2018) [ 1 ] 상태[ 1 ][1]^{[1]} 각 모델마다 다른 임의의 스케일링 계수가 있기 때문에 승산 비 추정을 초래하는 통계 모델이 다른 설명 변수를 갖는 경우 동일한 연구에서 다른 승산 비를 비교할 수 없습니다. 서로 다른 샘플과 모델 사양이 다른 임의의 스케일링 계수를 가지기 때문에 …

12 r  logistic  meta-analysis  odds-ratio  adjustment 

다음 문제점이 Mensa International Facebook 페이지에 게시되었습니다 : \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad 게시물 자체는 1000 개 이상의 댓글을 받았지만 이것이 Bertrand의 상자 역설 이며 답은 이므로 토론에 대한 자세한 내용은 . 여기서 내가 관심을 갖는 것은 Monte Carlo 접근법을 사용하여이 문제에 어떻게 대답 하는가? 알고리즘은이 문제를 어떻게 해결합니까?2삼23\frac23 내 시도는 다음과 같습니다. 과 …

12 r  probability  simulation  monte-carlo  paradox 

예측을위한 여러 가지 도구를 살펴 보았으며이 목표를 달성 할 수있는 가장 일반적인 잠재력을 가진 GAM (Generalized Additive Models)을 발견했습니다. GAM은 훌륭합니다! 복잡한 모델을 간결하게 지정할 수 있습니다. 그러나 동일한 간결함은 특히 GAM이 상호 작용 항과 공변량을 어떻게 생각하는지에 관해 혼란을 유발합니다. y몇 개의 가우시안에 의해 혼동 된 단조 함수와 약간의 …

12 r  modeling  gam  mgcv 

R에는 348 개의 측정 값 샘플이 있으며, 향후 테스트를 위해 정상적으로 분포되어 있다고 가정 할 수 있는지 알고 싶습니다. 본질적으로 다른 스택 답변 을 따라 밀도 플롯과 QQ 플롯을보고 있습니다. plot(density(Clinical$cancer_age)) qqnorm(Clinical$cancer_age);qqline(Clinical$cancer_age, col = 2) 통계에 대한 경험이 많지 않지만 내가 본 정규 분포의 예처럼 보입니다. 그런 다음 Shapiro-Wilk 테스트를 …

12 r  normal-distribution