Câu hỏi được gắn thẻ «r»

Tôi cần tính toán Dirichlet CDF , nhưng tôi chỉ có thể tìm thấy các triển khai của PDF . Các bạn có biết về bất kỳ thư viện (tốt nhất là R) thực hiện nó không?

8 r  matlab  pdf  cdf  dirichlet-distribution 

Đây là câu hỏi của người mới bắt đầu về một bài tập trong Tính toán Bayesian của Jim Albert với Rợi. Lưu ý rằng mặc dù đây có thể là bài tập về nhà, nhưng trong trường hợp của tôi thì không, vì tôi đang học các phương pháp …

8 r  bayesian  simulation 

Tôi đang cố gắng tính toán phân phối sau này: ( Q | - ) = Πni = 1pyTôiTôi( 1 - pTôi)1 - yTôiΣtất cảθ , pTôi| θΠni = 1pyTôiTôi( 1 - pTôi)1 - yTôi(θ|-)= =ΠTôi= =1npTôiyTôi(1-pTôi)1-yTôiΣtất cảθ,pTôi|θΠTôi= =1npTôiyTôi(1-pTôi)1-yTôi (\theta|-)=\frac{\prod_{i=1}^{n}p_i^{y_i}(1-p_i)^{1-y_i}}{\sum_{\text{all}\,\theta,p_i|\theta}\prod_{i=1}^{n}p_i^{y_i}(1-p_i)^{1-y_i}} Vấn đề là tử số, là sản phẩm của một …

8 r  likelihood  posterior 

Tôi có một tập hợp các câu trả lời được thể hiện dưới dạng một khoảng như mẫu dưới đây. > head(left) [1] 860 516 430 1118 860 602 > head(right) [1] 946 602 516 1204 946 688 trong đó bên trái là giới hạn dưới và bên phải là …

8 r  maximum-likelihood  likelihood  lognormal  interval-censoring 

Tôi biết rằng R không đặc biệt hữu ích cho việc phân tích các bộ dữ liệu lớn do R tải tất cả dữ liệu trong bộ nhớ trong khi một cái gì đó giống như SAS thực hiện phân tích tuần tự. Điều đó nói rằng, có các gói …

8 r  sas  large-data 

Sử dụng gói dự báo tuyệt vời của Rob Hyndman, tôi đã thấy rằng không chỉ cần có các khoảng dự đoán, mà còn mô phỏng một số con đường trong tương lai, đưa ra các quan sát trong quá khứ về chuỗi thời gian phức tạp. Có một cái …

8 r  time-series  forecasting  simulation  tbats 

Cố gắng sao chép các kết quả từ bài báo được xuất bản gần đây, Aghion, Philippe, John Van Reenen và Luigi Zingales. 2013. "Đổi mới và quyền sở hữu thể chế." Tạp chí kinh tế Mỹ, 103 (1): 277-304. (Dữ liệu và mã stata có sẵn tại http://www.aeaweb.org/aer/data/feb2013/20100973_data.zip ). …

8 r  regression  negative-binomial 

Tôi có một câu hỏi về cách một nhà thống kê thường diễn giải một đầu ra anova. Nói rằng tôi có đầu ra anova từ R. > summary(fitted_data) Call: lm(formula = V1 ~ V2) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.74004 -0.33827 0.04062 0.44064 1.22737 Coefficients: Estimate Std. Error …

8 r  self-study  anova  interpretation 

Tôi có dữ liệu trông giống như thế này: ID Status 01 A 02 G 03 E ... ... 100 G Bạn có ý tưởng, tôi nghĩ. Tôi có dữ liệu này từ hai quần thể riêng biệt (đoàn hệ) và tôi muốn so sánh sự phân bố của biến …

8 r  hypothesis-testing  categorical-data  chi-squared 

Tôi đang sử dụng lme4gói trong R để thực hiện một số mô hình hiệu ứng hỗn hợp logistic. Sự hiểu biết của tôi là tổng của mỗi hiệu ứng ngẫu nhiên nên bằng không. Khi tôi tạo mô hình hỗn hợp tuyến tính đồ chơi bằng cách sử dụng …

8 r  lme4-nlme  random-effects-model  glmm 

Khi xử lý dữ liệu với các yếu tố R có thể được sử dụng để tính phương tiện cho mỗi nhóm với hàm lm (). Điều này cũng đưa ra các lỗi tiêu chuẩn cho các phương tiện ước tính. Nhưng lỗi tiêu chuẩn này khác với những gì …

8 r  categorical-data  mean  lm 

Tôi gặp vấn đề khi tìm giải pháp liên quan đến cách chạy bài kiểm tra sau đại học (Tukey HSD) sau khi đo 2 lần (cả hai môn học) ANOVA trong R. Đối với ANOVA, tôi đã sử dụng chức năng aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), …

8 r  anova  repeated-measures  post-hoc  tukey-hsd  goodness-of-fit  curve-fitting  sem  latent-variable  mplus  anova  post-hoc  tukey-hsd  markov-process  image-processing  r  time-series  causality  granger-causality  anova  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model  r  matlab  data-transformation  multinomial  notation  estimation  nonparametric  logistic  r  missing-data  multiple-imputation  mice 

Tôi đang cố gắng thực hiện phân tích tăng trưởng lớp tiềm ẩn (LCGA) và / hoặc mô hình hỗn hợp tăng trưởng (GMM) trong R. Dữ liệu tôi đang sử dụng là một số lượng ngày càng tăng của kho git (biến rời rạc, không phân loại), như bạn …

8 r  latent-variable  latent-class  growth-mixture-model 

Tôi hiện đang sử dụng R để dự đoán chuỗi thời gian với các hướng dẫn sau: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Như bạn có thể thấy dữ liệu của tôi mỗi giờ và tôi đã chọn khoảng thời gian là …

8 r  time-series  arima  seasonality  multiple-seasonalities 

Dữ liệu bao gồm quang phổ quang học (cường độ ánh sáng so với tần số) được ghi lại ở các thời điểm khác nhau. Các điểm được thu được trên một lưới thông thường theo x (thời gian), y (tần số). Để phân tích sự tiến hóa thời gian …

8 r  time-series  multivariate-analysis  references  smoothing