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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 

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 

robustR 에서 Stata 옵션의 결과를 복제하려고했습니다 rlm. MASS 패키지와 lmrob"robustbase"패키지 의 명령 을 사용했습니다. 두 경우 모두 결과는 Stata의 "robust"옵션과 상당히 다릅니다. 이 맥락에서 누군가 제안 할 수 있습니까? Stata에서 강력한 옵션을 실행할 때 얻은 결과는 다음과 같습니다. . reg yb7 buildsqb7 no_bed no_bath rain_harv swim_pl pr_terrace, robust Linear regression …

38 r  stata  robust  robust-standard-error 

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 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

다음 구문을 사용하여 혼합 효과 로지스틱 회귀 분석을 실행했습니다. # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) 주제와 항목은 무작위 효과입니다. 주제 항에 대한 계수와 표준 편차가 모두 0 인 홀수 결과를 얻습니다. Generalized linear mixed …

22 r  mixed-model  stata  glmm  lme4-nlme 

안녕하세요, 나는 상호 작용을 포함 할 수있는 양방향 ANOVA (3x4 디자인)의 비 매개 변수를 찾으려고합니다. Zar 1984의 "Biostatistical analysis"에서 읽은 내용은 Scheirer, Ray, Hare (1976)에서 제시된 방법을 사용하여 가능하지만 온라인의 다른 게시물에 따르면이 방법은 더 이상 적절하지 않다고 추론되었습니다 였다). 누구든지 그렇게하는 데 어떤 방법이 적합한 지 알고 있다면 R …

20 r  anova  nonparametric  stata  interaction 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

이것은 매우 기초적인 것처럼 보이지만 항상이 시점에서 멈춰 있습니다. 내가 다루는 대부분의 데이터는 비정규 적이며 대부분의 분석은 GLM 구조를 기반으로합니다. 현재 분석을 위해 "보행 속도"(미터 / 분) 인 응답 변수가 있습니다. OLS를 사용할 수 없다는 것을 쉽게 알 수 있지만 어떤 가족 (감마, Weibull 등)이 적합한 지 결정하는 데 큰 …

19 generalized-linear-model  stata  gamma-distribution 

이 데이터를 고려하십시오 : dt.m <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12), occasion = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, …

19 r  mixed-model  stata  lme4-nlme 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

관측 변수로 인과 관계를 유추하기 위해 도구 변수 분석을 사용하려고합니다. 나는 내 연구에서 내 생성 문제를 해결할 수있는 2 단계 최소 제곱 (2SLS) 회귀를 겪었습니다. 그러나 1 단계는 OLS가되고 2 단계는 2SLS 내에서 프로 빗이되고 싶습니다. 필자는 읽기와 검색을 바탕으로 연구원들이 2SLS 또는 1 단계 프로 빗 및 2 단계 …

15 stata  probit  instrumental-variables  2sls 

시계열을 어떻게 추론합니까? 첫 번째 차이를보고 Dickey Fuller 테스트를 실행해도 괜찮습니까? 또한 Stata 에서이 작업을 수행하여 시계열을 추론 할 수 있음을 온라인에서 발견했습니다. reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) 시계열을 추론하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

14 regression  time-series  stata  stationarity 

나는 개인의 종단 데이터 세트를 가지고 있으며 그들 중 일부는 치료를 받았으며 다른 사람들은 그렇지 않았습니다. 모든 개인은 출생부터 18 세까지의 표본에 있으며 치료는 그 범위 사이의 어떤 나이에 발생합니다. 치료 기간은 사례마다 다를 수 있습니다. 성향 점수 일치를 사용하여 출생 연도부터 18 세까지 각 쌍을 추적 할 수 있도록 …

13 stata  panel-data  propensity-scores 

Stata에서 실행 한이 probit 회귀를 해석하는 방법을 잘 모르겠습니다. 데이터는 대출 승인 상태이며 흰색은 더미 변수로, 사람이 백인이면 = 1이고 사람이 그렇지 않은 경우 = 0입니다. 이것을 읽는 방법에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다. 내가 주로 찾고있는 것은 백인과 비백 인 모두에 대한 대출 승인 가능성을 찾는 방법입니다. 누군가가 여기에있는 텍스트와 …

13 regression  multiple-regression  stata