Per argomenti statistici che implicano l'assunzione di linearità, ad esempio, regressione lineare o modelli misti lineari, o per la discussione dell'algebra lineare applicata alla statistica.
I modelli di effetti misti lineari sono estensioni dei modelli di regressione lineare per i dati raccolti e riepilogati in gruppi. Il vantaggio principale è che i coefficienti possono variare rispetto a una o più variabili di gruppo. Tuttavia, sto lottando con quando utilizzare il modello a effetti misti? Elaborerò …
Il mio set di dati ( ) ha una variabile dipendente (DV), cinque variabili "baseline" indipendenti (P1, P2, P3, P4, P5) e una variabile di interesse indipendente (Q).N≈ 10 , 000N≈10,000N \approx 10,000 Ho eseguito regressioni lineari OLS per i seguenti due modelli: DV ~ 1 + P1 + P2 …
Come si interpreta una curva di sopravvivenza dal modello di rischio proporzionale cox? In questo esempio di giocattolo, supponiamo di avere un modello di rischio proporzionale cox su agevariabile nei kidneydati e generare la curva di sopravvivenza. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Ad esempio, al momento …
È noto che una combinazione lineare di 2 variabili normali casuali è anche una variabile normale casuale. Esistono famiglie di distribuzione non normali comuni (ad es. Weibull) che condividono anche questa proprietà? Sembra che ci siano molti controesempi. Ad esempio, una combinazione lineare di uniformi non è in genere uniforme. …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.