Statistiche e Big Data r

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Test del rapporto di verosimiglianza in R

Supponiamo che farò una regressione logistica univariata su diverse variabili indipendenti, come questa: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) Ho fatto un confronto tra i modelli (test del rapporto di verosimiglianza) per vedere se il modello è migliore del modello null con …

25 r logistic diagnostic

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Rilevamento di schemi di imbrogli in un esame a più domande

DOMANDA: Ho dati binari su domande d'esame (corretto / errato). Alcune persone potrebbero aver avuto accesso preliminare a un sottoinsieme di domande e alle loro risposte corrette. Non so chi, quanti o quali. Se non ci fossero imbrogli, supponiamo che modellerei la probabilità di una risposta corretta per l'elemento come …

25 r clustering classification psychometrics

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Sottostazione di vettori di serie storiche R

Ho una serie temporale e voglio sottoinsediarla mantenendola come serie temporale, preservando l'inizio, la fine e la frequenza. Ad esempio, supponiamo che io abbia una serie temporale: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 …

25 r time-series

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Analisi delle serie storiche giornaliere

Sto cercando di fare analisi delle serie storiche e sono nuovo in questo campo. Ho un conteggio giornaliero di un evento dal 2006 al 2009 e voglio adattarlo ad un modello di serie storica. Ecco i progressi che ho fatto: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama risultante che ottengo è: …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Specificare più effetti casuali (separati) in lme [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 6 mesi fa . Stavo lavorando nei pacchetti R nlme e lme4 , cercando di specificare i modelli con molteplici effetti …

25 r random-effects-model lme4-nlme

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Interpretazione dei termini di interazione nella regressione del logit con variabili categoriali

Ho i dati di un esperimento di indagine in cui gli intervistati sono stati assegnati in modo casuale a uno dei quattro gruppi: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 Mentre i tre gruppi di trattamento variano leggermente nello stimolo applicato, la principale distinzione a cui tengo …

25 r logistic categorical-data interaction interpretation

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Valutazione della regressione logistica e interpretazione di Hosmer-Lemeshow Goodness of Fit

Come tutti sappiamo, ci sono 2 metodi per valutare il modello di regressione logistica e stanno testando cose molto diverse Potenza predittiva: Ottieni una statistica che misura la capacità di prevedere la variabile dipendente in base alle variabili indipendenti. I noti Pseudo R ^ 2 sono McFadden (1974) e Cox …

24 r logistic goodness-of-fit regression-strategies model-evaluation

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Algoritmi per il rilevamento di anomalie di serie storiche

Attualmente sto usando AnomalyDetection di Twitter in R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Questo algoritmo fornisce il rilevamento delle anomalie delle serie temporali per i dati con stagionalità. Domanda: ci sono altri algoritmi simili a questo (il controllo della stagionalità non ha importanza)? Sto cercando di assegnare il maggior numero possibile di algoritmi …

24 r regression time-series anomaly-detection

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Lazo bayesiano vs lazo ordinario

Sono disponibili diversi software di implementazione per il lazo . So molto discusso sull'approccio bayesiano contro l'approccio frequentista in diversi forum. La mia domanda è molto specifica per il lazo: quali sono le differenze o i vantaggi del lazo baaysiano rispetto al lazo normale ? Ecco due esempi di implementazione …

24 r machine-learning linear-model lasso

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Come includere un termine di interazione in GAM?

Il codice seguente valuta la somiglianza tra due serie storiche: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) …

24 r time-series data-visualization gam

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È questo un metodo appropriato per testare gli effetti stagionali nei dati sul conteggio dei suicidi?

Ho 17 anni (1995-2011) di dati relativi al certificato di morte relativi a decessi suicidi per uno stato negli Stati Uniti. C'è molta mitologia là fuori sui suicidi e sui mesi / stagioni, molti dei quali contraddittori, e della letteratura I ' ho rivisto, non ho un chiaro senso dei …

24 r chi-squared arima count-data seasonality

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Come visualizzare un'enorme tabella di contingenza sparsa?

Ho due variabili: Drug Name (DN) e corrispondenti eventi avversi (AE), che si trovano in una relazione molti-a-molti. Ci sono 33.556 nomi di farmaci e 9.516 eventi avversi. La dimensione del campione è di circa 5,8 milioni di osservazioni. Voglio studiare e comprendere l'associazione / relazione tra DN e AE. …

24 r categorical-data data-visualization large-data association-measure

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Come eseguire la regressione logistica in R quando l'esito è frazionario (un rapporto di due conteggi)?

Sto recensendo un articolo che ha il seguente esperimento biologico. Un dispositivo viene utilizzato per esporre le cellule a quantità variabili di stress di taglio del fluido. Man mano che viene applicato un maggiore stress da taglio alle cellule, molte di esse iniziano a staccarsi dal substrato. Ad ogni livello …

24 r logistic multinomial

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Perché lme e aov restituiscono risultati diversi per le misure ripetute ANOVA in R?

Sto cercando di passare dall'uso del ezpacchetto a lmemisure ripetute ANOVA (poiché spero di poter usare contrasti personalizzati con lme). Seguendo i consigli di questo post sul blog sono stato in grado di impostare lo stesso modello usando entrambi aov(come fa ez, quando richiesto) e lme. Tuttavia, mentre nell'esempio riportato …

24 r anova mixed-model repeated-measures lme4-nlme

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Qual è il modello appropriato per i dati di conteggio sottodispersi?

Sto cercando di modellare i dati di conteggio in R che sono apparentemente sottodispersi (parametro di dispersione ~ .40). Questo è probabilmente il motivo per cui un glmcon family = poissono binomiale negativa ( glm.nbmodello) non sono significativi. Quando guardo i descrittivi dei miei dati, non ho la tipica inclinazione …

24 r poisson-distribution negative-binomial beta-binomial underdispersion

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