Statystyki i duże zbiory danych

1

Interpretacja wyników regresji z modelu mieszanego, gdy uwzględniane są interakcje między zmiennymi kategorialnymi

Mam pytanie dotyczące mojego zastosowania mieszanego modelu / lmera. Podstawowy model to: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Grupa i warunek to oba czynniki: grupa ma dwa poziomy (grupa A, grupa B), a warunek ma trzy poziomy (warunek 1, warunek 2, warunek 3). To dane od ludzi, …

14 interaction interpretation lme4-nlme model

3

Przedział ufności dla modelu GAM

Czytanie mgcv::gamstrony pomocy: przedziały ufności / wiarygodności są łatwo dostępne dla dowolnej ilości przewidywanej na podstawie dopasowanego modelu Jednak nie mogę znaleźć sposobu, aby go zdobyć. Myślałem, predict.gamże mają type=confidencei to levelparametr, ale tak nie jest. Czy możesz mi pomóc, jak go stworzyć?

14 r confidence-interval gam

2

Sprawdzanie statystycznie istotnego piku

Mam zestaw danych, i x . Chciałbym przetestować następującą hipotezę: szczyt ma wartość y ; to jest, gdy x wzrasta, y najpierw wzrasta, a następnie maleje.yyyxxxyyyxxxyyy Moim pierwszym pomysłem było dopasowanie i x 2 do lustrzanki. To znaczy, jeśli stwierdzę, że współczynnik przed x jest znacząco dodatni, a współczynnik przed …

14 regression statistical-significance curves

2

Optymalny pakiet oprogramowania do analizy bayesowskiej

Zastanawiałem się, jaki pakiet statystyczny oprogramowania polecacie do przeprowadzania wnioskowania bayesowskiego. Na przykład wiem, że możesz uruchamiać openBUGS lub winBUGS jako standalones lub też możesz wywoływać je z R. Ale R ma również kilka własnych pakietów (MCMCPack, BACCO), które mogą wykonywać analizę bayesowską. Czy ktoś ma jakieś sugestie co do …

14 r probability bayesian inference bugs

1

Jak radzić sobie z kombinacją wejść binarnych i ciągłych w sieciach neuronowych?

Używam pakietu nnet w R, aby spróbować zbudować ANN, aby przewidzieć ceny nieruchomości na mieszkanie (prywatny projekt). Jestem w tym nowy i nie mam doświadczenia w matematyce, więc proszę o kontakt ze mną. Mam zmienne wejściowe, które są zarówno binarne, jak i ciągłe. Na przykład niektóre zmienne binarne, które były …

14 r machine-learning data-transformation neural-networks nnet

2

Rzadkość poprzez odrzucenie współczynnika najmniejszych kwadratów

Załóżmy, że chcę cofnąć względem znormalizowanego , ale chciałbym rzadkie rozwiązanie. Dlaczego po regresji niedozwolone jest odrzucanie współczynników o najmniejszej wielkości?YYYXXX Dla przypomnienia, słyszałem i często używam metod LARS i LASSO. Jestem tylko ciekawy, dlaczego powyższe podejście nie ma zastosowania.

14 regression regression-coefficients

3

Dlaczego ten fragment mówi, że obiektywne oszacowanie odchylenia standardowego zwykle nie jest istotne?

Czytałem o obliczeniach obiektywnego oszacowania odchylenia standardowego i czytałem źródła, które czytałem (...) z wyjątkiem niektórych ważnych sytuacji, zadanie to nie ma większego znaczenia dla zastosowań statystyki, ponieważ jego potrzeby unika się za pomocą standardowych procedur, takich jak stosowanie testów istotności i przedziałów ufności lub za pomocą analizy bayesowskiej. Zastanawiałem …

14 bayesian statistical-significance mathematical-statistics standard-deviation standard-error

2

Co możesz zrobić, gdy masz zmienne predykcyjne oparte na średnich grupowych o różnych wielkościach próby?

Rozważmy klasycznego problemu analizy danych, gdzie trzeba rezultatu YiYiY_{i} i jak to jest związane z wieloma czynnikami prognostycznymi Xi1,...,XipXi1,...,XipX_{i1}, ..., X_{ip} . Podstawowym rodzajem aplikacji, o których tu mowa, jest to YiYiY_{i} jest wynikiem na poziomie grupy, takim jak wskaźnik przestępczości w mieścieiii . Predyktory są cechami na poziomie grupy, …

14 regression measurement-error errors-in-variables

1

Zerowana regresja Poissona

Załóżmy, że są niezależne iY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \ p_i+(1-p_i)e^{-\lambda_i}\\ Y_i = k & \text{with probability} \ (1-p_i)e^{-\lambda_i} \lambda_{i}^{k}/k! } Również załóżmy PARAMETRY i P = ( P 1 , ... , p …

14 poisson-regression zero-inflation

1

Jaki jest algorytm regresji regresji naprzód?

Może po prostu jestem zmęczony, ale mam problem ze zrozumieniem algorytmu Forward Stagewise Regression. Ze strony „Elementy uczenia statystycznego” na stronie 60: Regresja do przodu i do tyłu jest jeszcze bardziej ograniczona niż regresja do przodu i do przodu. Zaczyna się jak regresja krokowa do przodu, z przecięciem równym [średnia] …

14 regression algorithms feature-selection

1

Jak zminimalizować resztkową sumę kwadratów dopasowania wykładniczego?

Mam następujące dane i chciałbym dopasować do niego model ujemnego wzrostu wykładniczego: Days <- c( 1,5,12,16,22,27,36,43) Emissions <- c( 936.76, 1458.68, 1787.23, 1840.04, 1928.97, 1963.63, 1965.37, 1985.71) plot(Days, Emissions) fit <- nls(Emissions ~ a* (1-exp(-b*Days)), start = list(a = 2000, b = 0.55)) curve((y = 1882 * (1 - exp(-0.5108*x))), …

14 r nonlinear-regression fitting nls

1

Poszukuję przykładu analizy czynnikowej danych dychotomicznych (zmiennych binarnych) przy użyciu R.

Mam pewne dychotomiczne dane, tylko zmienne binarne, a mój szef poprosił mnie o wykonanie analizy czynnikowej z wykorzystaniem macierzy korelacji tetrachorycznych. Wcześniej byłem w stanie nauczyć się, jak przeprowadzać różne analizy na podstawie przykładów tutaj i na stronie UCLA ze statystykami i innych podobnych witryn, ale nie wydaje mi się, …

14 r factor-analysis psychometrics binary-data

1

Odzyskiwanie surowych współczynników i wariancji z ortogonalnej regresji wielomianowej

Wydaje się, że jeśli mam model regresji, taki jak , mogę albo dopasować surowy wielomian i uzyskać niewiarygodne wyniki, albo dopasować ortogonalny wielomian i uzyskać współczynniki które nie mają bezpośredniej fizycznej interpretacji (np. nie mogę ich użyć do znalezienia lokalizacji ekstremy w oryginalnej skali). Wydaje się, że powinienem być w …

14 regression linear-model regression-coefficients polynomial

2

Standardowy błąd zliczania

Mam zbiór danych o przypadkach incydentów według sezonu rzadkiej choroby. Powiedzmy, że na wiosnę było 180 przypadków, 90 latem, 45 jesienią, a 210 zimą. Mam problem z tym, czy do tych liczb należy dołączyć standardowe błędy. Cele badań są wnioskowe w tym sensie, że szukamy sezonowego wzorca zapadalności na choroby, …

14 poisson-distribution standard-error count-data

1

Jak oszacować komponenty wariancji za pomocą lmera dla modeli z efektami losowymi i porównać je z wynikami lme

Przeprowadziłem eksperyment, w którym wychowałem różne rodziny pochodzące z dwóch różnych populacji źródłowych. Każdej rodzinie przydzielono jeden z dwóch zabiegów. Po eksperymencie zmierzyłem kilka cech u każdej osoby. Aby przetestować wpływ leczenia lub źródła, a także ich interakcji, zastosowałem liniowy model efektu mieszanego z rodziną jako czynnikiem losowym, tj. lme(fixed=Trait~Treatment*Source,random=~1|Family,method="ML") …

14 r anova variance lme4-nlme