Pytania otagowane jako r

Użyj tego znacznika w przypadku każdego * pytania na temat *, które (a) obejmuje `R` jako krytyczną część pytania lub oczekiwaną odpowiedź, a (b) nie jest * tylko * o tym, jak używać` R`.

2
Dlaczego SAS PROC GLIMMIX daje mi BARDZO różne losowe nachylenia niż glmer (lme4) dla dwumianowego glmm
Jestem użytkownikiem bardziej zaznajomionym z R. Próbowałem oszacować losowe zbocza (współczynniki selekcji) dla około 35 osobników w ciągu 5 lat dla czterech zmiennych siedlisk. Zmienna odpowiedzi określa, czy lokalizacja była siedliskiem „używanym” (1), czy „dostępnym” (0) („używaj” poniżej). Korzystam z 64-bitowego komputera z systemem Windows. W wersji R 3.1.0 używam …
1
Pojęcie wyników analizy mediacji w R.
Próbuję obejść pakiet mediacyjny w języku R, używając winiety dla pakietu. Próbuję zrozumieć wynik działania tej mediate()funkcji. require("mediation") require("sandwich") data("framing") med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ + gender + income, data = framing) out.fit <- glm(cong_mesg ~ emo + treat + age + educ + gender + …
12 r  mediation 
3
Jaki jest najlepszy sposób na Przekształcenie / Restrukturyzację danych?
Jestem asystentem naukowym w laboratorium (wolontariusz). Ja i mała grupa zlecono mi analizę danych dla zestawu danych pobranych z dużego badania. Niestety dane zostały zebrane za pomocą jakiejś aplikacji online i nie została zaprogramowana do wyświetlania danych w najbardziej użytecznej formie. Poniższe zdjęcia ilustrują podstawowy problem. Powiedziano mi, że nazywa …
12 r  excel  data-cleaning 
1
Model Lmer nie jest zbieżny
Moje dane są opisane tutaj Co może powodować, że „Model błędu () jest pojedynczym błędem” w aov przy dopasowywaniu ANOVA z powtarzanymi pomiarami? Próbuję zobaczyć efekt interakcji przy użyciu, lmerwięc mój podstawowy przypadek to: my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, REML=FALSE) my.model <- lmer(value ~ Condition*Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), …
12 r  lme4-nlme 
5
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?
Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
2
Interpretacja macierzy wariancji-kowariancji
Załóżmy, że mamy model liniowy Model1i vcov(Model1)daje następującą macierz: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 W tym przykładzie, co faktycznie wyświetla ta macierz? Jakie założenia możemy bezpiecznie przyjąć dla naszego modelu i …
1
Oblicz prawdopodobieństwo logarytmiczne „ręcznie” dla uogólnionej regresji nieliniowej metodą najmniejszych kwadratów (NLM)
Próbuję obliczyć prawdopodobieństwo logarytmiczne dla uogólnionej regresji nieliniowej metodą najmniejszych kwadratów dla funkcji zoptymalizowanej przez funkcja w pakiecie R , przy użyciu macierzy kowariancji wariancji generowanej przez odległości na drzewie filogenetycznym przy założeniu ruchu Browna ( z pakietu). Poniższy odtwarzalny kod R pasuje do modelu GNSS przy użyciu danych x, …
1
Zamieszanie z wartościami lmer i p: jak wartości p z pakietu memisc różnią się od wartości MCMC?
Miałem wrażenie, że funkcja lmer()w lme4pakiecie nie generowała wartości p (patrz lmerwartości p i tak dalej ). Używam MCMC wygenerowane wartości p zamiast, jak na to pytanie: znaczący wpływ w lme4modelu mieszanym i to pytanie: nie można odnaleźć wartości p w wyjściu ze lmer()w lm4opakowaniu wR . Ostatnio wypróbowałem pakiet …
2
Model mieszany z 1 obserwacją na poziom
Dopasowuję model efektów losowych glmerdo niektórych danych biznesowych. Celem jest analiza wyników sprzedaży przez dystrybutora, z uwzględnieniem różnic regionalnych. Mam następujące zmienne: distcode: identyfikator dystrybutora z około 800 poziomami region: identyfikator geograficzny najwyższego poziomu (północ, południe, wschód, zachód) zone: zagnieżdżona geografia średniego poziomu region, w sumie około 30 poziomów territory: …
1
Kryteria wyboru „najlepszego” modelu w ukrytym modelu Markowa
Mam zestaw danych szeregów czasowych, do którego próbuję dopasować ukryty model Markowa (HMM) w celu oszacowania liczby stanów ukrytych w danych. Mój pseudo-kod do tego jest następujący: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Teraz, …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.