«r» 태그된 질문

나는 생존 분석에 익숙하지 않으며 최근에 특정 목표가 주어지면 그것을 수행하는 다른 방법이 있다는 것을 배웠습니다. 이러한 방법의 실제 구현 및 적절성에 관심이 있습니다. 나는 시간, 상태 및 기타 의료 데이터를 고려하여 환자의 생존을 얻는 방법으로 전통적인 콕스 비례 위험 , 가속 장애 시간 모델 및 신경망 (다층 퍼셉트론)을 제시했습니다. …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

강력한 회귀 추론을 수행하기 위해 샌드위치 추정기를 사용하는 예를 들어 주시겠습니까? 에서 예제를 볼 수는 ?sandwich있지만 함수가 반환 한 분산 공분산 행렬을 사용하여 회귀 모델에서 발생 하는 추정 및 p 값으로 lm(a ~ b, data)( r 코딩) 방법으로 이동하는 방법을 이해하지 못합니다 . sandwich

10 r  regression  lm  sandwich 

나는 경제학 배경을 가지고 있으며 일반적으로 학문에서 변수의 요약 통계가 표에보고됩니다. 그러나 나는 그것들을 꾸미고 싶습니다. 평균, 표준 편차, 최소 및 최대를 표시 할 수 있도록 상자 그림을 수정할 수 있었지만 상자 그림이 전통적으로 중앙값과 Q1 및 Q3을 표시하는 데 사용되므로 그렇게하고 싶지 않습니다. 모든 변수의 스케일이 다릅니다. 누군가이 요약 …

10 r  data-visualization  boxplot 

더 나은 내 질문을, 나는 16 변수 모델 (모두에서 출력의 일부를 제공 한 fit)과 17 변수 모델 ( fit2아래)을 (이러한 모델의 모든 예측 변수는이 모델 사이의 유일한 차이점은 그이고, 연속 fit하지 않습니다 변수 17 (var17) 포함) : fit Model Likelihood Discrimination Rank Discrim. Ratio Test Indexes Indexes Obs 102849 LR …

10 r  regression  logistic  model-selection  large-data 

형식의 적분 방정식이 있습니다. 여기서 은 경험적인 cdf이고 는 함수입니다. . 수축 매핑이 있으므로 Banach Fixed Point 정리 시퀀스를 사용하여 적분 방정식을 풀려고합니다.T1(x)=∫x0g(T1(y)) dF^n(y)T1(x)=∫0xg(T1(y)) dF^n(y) T_1(x) = \int_0^x g(T_1(y)) \ d\hat{F}_n(y) F^nF^n\hat{F}_nggg 그러나 이것은 R에서 매우 느리게 실행되며 대해 sum () 함수를 사용하여 계속해서 통합하기 때문에 생각 합니다.x∈F^nx∈F^nx \in \hat{F}_n …

10 r  numerical-integration 

lm 모델 (R)에서 logLik 함수가 제공하는 로그 가능성을 dnorm ()으로 다시 계산하려고합니다. 많은 수의 데이터 (예 : n = 1000)에 대해 (거의 완벽하게) 작동합니다. > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0, 2) > mod <- glm(y ~ x, …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

나는 무작위 효과가 분산 (오류)에만 영향을 미치고 고정 효과는 평균에만 영향을 미친다는 것을 항상 배웠습니다. 그러나 랜덤 효과가 평균에 영향을 미치는 예-계수 추정치를 찾았습니다. require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, each = n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, k) sigma …

10 r  mixed-model  random-effects-model 

spdep 패키지를 사용하여 R에서 탐색 적 공간 분석을하고 있습니다. 함수를 사용하여 계산 된 공간 연관 표시기 (LISA)의 p- 값 을 조정하는 옵션을 발견했습니다 localmoran. 문서에 따르면 목표는 다음과 같습니다. ... 여러 테스트에 대한 확률 값 조정. 또한 문서에서 p.adjustSP사용 가능한 옵션은 다음과 같습니다. 조정 방법에는 p- 값에 비교 횟수를 곱한 …

10 r  multiple-comparisons  bonferroni 

간단한 예제를 위해 두 개의 선형 회귀 모델이 있다고 가정합니다. 모델 1은이 세 가지 예측, x1a, x2b, 및x2c 모형 2에는 모형 1의 예측 변수 3 개와 추가 예측 변수 2 개가 x2a있으며x2b 설명 된 모집단 분산이 모형 1의 경우 ρ2( 1 )ρ(1)2\rho^2_{(1)} 이고 모형 2의 경우 모집단 회귀 방정식이 있습니다. …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

나는 R로 밀도 함수를 플로팅했으며 플롯 아래에 밴드 수가 있습니다. 이 숫자는 무엇을 의미합니까?

10 r 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

다항 회귀 분석을 수행하는 대신 여러 이진 로지스틱 회귀 분석을 수행 할 수 있습니까? 이 질문에서 : 다항 로지스틱 회귀 분석 대 1 대 나머지 이항 로지스틱 회귀 분석 다항식 회귀 분석에서 표준 오차가 낮을 수 있습니다. 그러나 내가 사용하고 싶은 패키지는 다항 회귀로 일반화되지 않았 으므로 ( ncvreg: http://cran.r-project.org/web/packages/ncvreg/ncvreg.pdf …

10 r  logistic  multinomial 

내 질문은 이전 게시물과 매우 밀접한 관련이 있습니다. R에서 반복 측정 ANOVA에 Error () 용어 지정 그러나 오류 용어를 정의하는 방법에 대한 통찰력을 얻고 싶습니다. 양방향 반복 분산 분석이 있다고 가정하고, 그룹 효과 사이의 요인은 처리 (대조군과 위약)이며 시간은 4 회 이상 반복적으로 측정 된 그룹 내 효과입니다 (T1 ~ …

10 r  anova  repeated-measures 

저는 최근에 일반화 선형 혼합 모형에 대해 배우기 시작했고 R을 사용하여 그룹 구성원을 고정 또는 무작위 효과로 취급하는 데 어떤 차이점이 있는지 살펴 보았습니다. 특히, 나는 여기에서 논의 된 데이터 세트의 예를보고있다 : http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/glmm.htm http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/melogit.htm 이 튜토리얼에서 설명했듯이 Doctor ID의 효과는 훌륭하며 임의의 인터셉트가있는 혼합 모델이 더 나은 결과를 줄 …

10 r  random-effects-model  glmm 

R glm과 glmnet은 다른 알고리즘을 사용합니다. 둘 다 사용할 때 추정 계수 사이에 사소한 차이가 있음을 알았습니다. 나는 하나가 다른 것보다 정확한 때와 해결 / 정확도를 절충 할 시간에 관심이 있습니다. 구체적으로 glmnet st에서 lambda = 0을 설정하는 경우를 언급하고 있습니다 .glm과 동일한 것을 추정하고 있습니다.

10 r  generalized-linear-model  glmnet