Câu hỏi được gắn thẻ «r»

Chúng ta hãy có một số mô hình tuyến tính, ví dụ chỉ đơn giản là ANOVA: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) …

18 r  regression  confidence-interval 

Đây là khung dữ liệu của tôi: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) Sau đó, tôi chạy mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính để so sánh sự khác biệt của 3 Nhóm về "Giá trị", trong đó "Chủ đề" là …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

Bối cảnh : Hồi quy phân cấp với một số dữ liệu bị thiếu. Câu hỏi : Làm cách nào để sử dụng ước tính khả năng tối đa thông tin (FIML) đầy đủ để xử lý dữ liệu bị thiếu trong R? Có một gói bạn muốn giới thiệu, …

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

Tôi đã tìm hiểu về mô hình nguy hiểm theo tỷ lệ Cox. Tôi có rất nhiều kinh nghiệm phù hợp mô hình hồi quy logistic, và các mô hình như vậy để xây dựng trực giác tôi đã so sánh vừa vặn sử dụng coxphtừ R "sống sót" với …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

Tôi có dữ liệu về các hành vi di chuyển (thời gian ngủ, ít vận động và hoạt động thể chất) tổng cộng khoảng 24 (như tính theo giờ mỗi ngày). Tôi muốn tạo một biến số nắm bắt thời gian tương đối dành cho mỗi hành vi này - …

17 r  multivariate-analysis  data-transformation  compositional-data 

Người ta có thể thực hiện hồi quy logit trong R bằng cách sử dụng mã như vậy: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Có vẻ như thuật toán tối ưu hóa đã hội tụ - …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Tôi có một số dữ liệu mà tôi đã trang bị bằng mô hình LOESS trong R, đưa cho tôi cái này: Dữ liệu có một yếu tố dự đoán và một phản hồi, và nó không đồng nhất. Tôi cũng thêm khoảng tin cậy. Vấn đề là các khoảng …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

Đây là bài viết đầu tiên của tôi trên StackExchange, nhưng tôi đã sử dụng nó như một tài nguyên trong một thời gian dài, tôi sẽ cố gắng hết sức để sử dụng định dạng phù hợp và thực hiện các chỉnh sửa phù hợp. Ngoài ra, đây là …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

Tôi có thể sử dụng một số hướng dẫn về việc trình bày một số dữ liệu. Âm mưu đầu tiên này là một so sánh kiểm soát trường hợp cho cytokine IL-10. Tôi đã tự đặt trục y để bao gồm 99% dữ liệu. Lý do tôi đặt thủ …

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

Tôi cần tạo các số ngẫu nhiên theo phân phối chuẩn trong khoảng . (Tôi đang làm việc tại R.)( a , b )(a,b)(a,b) Tôi biết hàm rnorm(n,mean,sd)sẽ tạo các số ngẫu nhiên theo phân phối bình thường, nhưng làm thế nào để đặt giới hạn khoảng trong đó? Có …

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

Tôi đã chạy hồi quy logistic thứ tự này trong R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Tôi đã nhận được bản tóm tắt của mô hình này: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Tôi không hiểu lời giải thích trong Rtệp trợ giúp về hiệu ứng () : Đối với một mô hình tuyến tính được trang bị bởi lmhoặc aov, các hiệu ứng là các giá trị tự do đơn lẻ không tương quan thu được bằng cách chiếu dữ liệu lên …

17 r  regression 

Tôi có một biến độc lập gọi là "chất lượng"; biến này có 3 phương thức phản hồi (chất lượng kém; chất lượng trung bình; chất lượng cao). Tôi muốn giới thiệu biến độc lập này vào hồi quy tuyến tính đa biến của mình. Khi tôi có một biến …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

Tôi có biểu đồ sau của dữ liệu đếm. Và tôi muốn phù hợp với một phân phối rời rạc cho nó. Tôi không chắc làm thế nào tôi nên đi về điều này. Trước tiên tôi có nên áp dụng phân phối rời rạc hay không, giả sử phân …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

Tôi muốn thực hiện phân tích ANCOVA về dữ liệu liên quan đến mật độ biểu sinh thực vật. Đầu tiên, tôi muốn biết liệu có sự khác biệt về mật độ thực vật giữa hai độ dốc, một N và một S hay không, nhưng tôi có các dữ …

17 r  ancova