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많은 사람들이 통계 요구에 Excel 또는 다른 스프레드 시트, SPSS, Stata 또는 R과 같은 기본 도구를 사용합니다. 매우 특별한 요구를 위해 특정 패키지로 전환 할 수 있지만 간단한 스프레드 시트 또는 일반 통계 패키지 또는 통계 프로그래밍 환경을 사용하여 많은 작업을 수행 할 수 있습니다. 저는 항상 파이썬을 프로그래밍 언어로 …

355 r  spss  stata  python 

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

내 이해는 가 의 제곱이므로 음수가 될 수 없다는 것을 알고 있습니다. 그러나 SPSS에서 단일 독립 변수와 종속 변수를 사용하여 간단한 선형 회귀를 실행했습니다. 내 SPSS 출력은 대해 음수 값을 제공합니다 . R에서 직접 손으로 계산한다면 는 양수입니다. SPSS가 이것을 부정으로 계산하기 위해 무엇을 했습니까?R 2 R 2아르 자형2아르 자형2R^2아르 …

77 regression  spss  r-squared 

나는 내 경험에 R.에서 SPSS에서 (PCA를 사용하여) 몇 가지 조사를 재현하려 한 principal() 기능 패키지는 psych듯했으나, 유일한 기능이었다 (또는 내 기억이 바로 내를 제공하는 경우에 죽은) 출력에 맞게. SPSS에서와 동일한 결과를 얻으려면 parameter를 사용해야했습니다 principal(..., rotate = "varimax"). 나는 논문이 PCA를 어떻게 수행했는지에 대해 이야기하는 것을 보았지만 SPSS의 출력과 회전 …

63 r  spss  pca  factor-analysis  factor-rotation 

데이터 분석을 마치고 가설과 일치하는 "통계적으로 유의미한 결과"를 얻었습니다. 그러나 통계학의 한 학생은 이것이 조기 결론이라고 말했습니다. 왜? 보고서에 포함해야 할 다른 것이 있습니까?

46 hypothesis-testing  statistical-significance  spss  p-value 

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

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 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

SPSS는 여러 가지 요인 추출 방법을 제공합니다. 주요 구성 요소 (요인 분석이 아님) 비가 중 최소 제곱 일반화 된 최소 제곱 최대 가능성 주축 알파 팩토링 이미지 팩토링 요인 분석 (주요 성분 분석, PCA)이 아닌 첫 번째 방법을 무시합니다.이 중 어떤 방법이 가장 적합합니까? 다른 방법의 상대적인 장점은 무엇입니까? 그리고 …

29 spss  pca  factor-analysis 

예 / 아니요 응답이 많은 데이터 집합이 있습니다. 수 나는이 타입의 데이터의 주요 구성 요소 (PCA) 또는 (예 요인 분석과 같은) 다른 데이터 감소 분석을 사용할 수 있습니까? SPSS를 사용하여이 작업을 수행 하는 방법을 알려주십시오 .

29 spss  categorical-data  pca  factor-analysis  binary-data 

피셔의 정확한 테스트를 2x2 인 비상 대표에만 적용하도록 배웠습니다. 질문 : Fisher 자신도이 테스트를 2x2보다 큰 테이블에서 사용하도록 구상 했습니까? ( 노인이 차에 차 를 넣었 는지, 차에 차 를 넣었 는지 여부를 알 수있을 때 시험을 고안하는 이야기를 알고 있습니다. ) Stata를 사용하면 Fisher의 정확한 테스트를 모든 우발 상황 …

29 spss  stata  contingency-tables  fishers-exact 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

이항, 음 이항 및 포아송 회귀의 차이점과 이러한 회귀가 가장 적합한 상황에 대한 정보를 찾고 있습니다. SPSS에서 수행 할 수있는 테스트 중 어떤 상황이 내 상황에 가장 적합한 지 알려주는 테스트가 있습니까? 또한 회귀 부분에서 볼 수있는 것과 같은 옵션이 없으므로 SPSS에서 포아송 또는 음 이항을 어떻게 실행합니까? 유용한 링크가 …

26 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

약 20 개의 예측 변수가있는 데이터 세트 (몇 가지 범주로 범주화 된)에서 SPSS 를 사용하여 의사 결정 트리 분류를 실행하고 있습니다. CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection)와 CRT / CART (Classification and Regression Trees)는 다른 트리를 제공합니다. 누구나 CHAID와 CRT의 상대적인 장점을 설명 할 수 있습니까? 한 방법을 다른 방법으로 사용하면 …

23 spss  cart 

클러스터 분석에 대한 질문이 있습니다. 5 년 동안 전력 사용량에 따라 클러스터링해야하는 3000 개의 회사가 있습니다. 각 회사는 5 년 동안 1 시간마다 값을 갖습니다. 일부 회사에서 일정 기간 동안 동일한 사용 전력 패턴을 갖고 있는지 확인하고 싶습니다. 결과는 전력 사용량을 매일 예측하는 데 사용해야합니다. SPSS에서 시계열을 클러스터링하는 방법에 대한 …

22 time-series  clustering  spss