Domande taggate «r»

Diamo qualche modello lineare, ad esempio ANOVA semplice: # 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) Il risultato è il seguente: Call: lm(formula = data …

18 r  regression  confidence-interval 

Questo è il mio frame di dati: 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) Quindi eseguo un modello di effetti lineari misti per confrontare la differenza dei 3 gruppi su "Valore", dove "Oggetto" è il fattore casuale: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

Contesto : regressione gerarchica con alcuni dati mancanti. Domanda : Come posso utilizzare la stima della massima verosimiglianza con le informazioni complete (FIML) per affrontare i dati mancanti in R? Esiste un pacchetto che consiglieresti e quali sono i passaggi tipici? Anche le risorse e gli esempi online sarebbero di …

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

Ho dati sui comportamenti del movimento (tempo trascorso dormendo, sedentario e facendo attività fisica) che ammontano a circa 24 (come in ore al giorno). Voglio creare una variabile che catturi il tempo relativo speso in ciascuno di questi comportamenti - mi è stato detto che una trasformazione isometrica del rapporto …

17 r  multivariate-analysis  data-transformation  compositional-data 

Ho imparato a conoscere il modello di rischio proporzionale Cox. Ho un sacco di esperienza adatta modelli di regressione logistica, e modelli in modo di costruire l'intuizione che ho confrontando FIT utilizzando coxphdal R "sopravvivenza" con modelli di regressione logistica in forma utilizzando glmcon family="binomial". Se eseguo il codice: library(survival) …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

È possibile eseguire una regressione del log in R utilizzando tale codice: > 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 Sembra che l'algoritmo di ottimizzazione sia converto - ci sono informazioni sul numero di passaggi dell'algoritmo di punteggio …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Ho alcuni dati che ho inserito usando un modello LOESS in R, dandomi questo: I dati hanno un predittore e una risposta ed è eteroscedastico. Ho anche aggiunto intervalli di confidenza. Il problema è che gli intervalli sono intervalli di confidenza per la linea, mentre io sono interessato agli intervalli …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

Questo è il mio primo post su StackExchange, ma lo uso da parecchio tempo, farò del mio meglio per utilizzare il formato appropriato e apportare le modifiche appropriate. Inoltre, questa è una domanda in più parti. Non ero sicuro di dover dividere la domanda in più post o in uno …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

Potrei usare alcune indicazioni sulla presentazione di alcuni dati. Questo primo diagramma è un confronto caso-controllo per la citochina IL-10. Ho impostato manualmente l'asse y per includere il 99% dei dati. Il motivo per cui ho impostato manualmente questo è perché il gruppo di casi ha un valore anomalo estremo. …

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

Devo generare numeri casuali dopo la distribuzione normale nell'intervallo . (Sto lavorando in R.)( a , b )(un',B)(a,b) So che la funzione rnorm(n,mean,sd)genererà numeri casuali dopo la normale distribuzione, ma come impostare i limiti di intervallo all'interno di quello? Sono disponibili funzioni R particolari per questo?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

Ho eseguito questa regressione logistica ordinale in R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Ho ottenuto questo riassunto del modello: 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 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

Non capisco la spiegazione nel Rfile di aiuto di effects () : Per un modello lineare adattato da lmo aov, gli effetti sono i valori non correlati di singolo grado di libertà ottenuti proiettando i dati sui sottospazi ortogonali successivi generati dalla decomposizione QR durante il processo di adattamento. Qualcuno …

17 r  regression 

Ho una variabile indipendente chiamata "qualità"; questa variabile ha 3 modalità di risposta (cattiva qualità; media qualità; alta qualità). Voglio introdurre questa variabile indipendente nella mia regressione lineare multipla. Quando ho una variabile binaria indipendente (variabile fittizia, posso codificare 0/ 1) è facile introdurla in un modello di regressione lineare …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

Ho il seguente istogramma dei dati di conteggio. E vorrei inserirvi una distribuzione discreta. Non sono sicuro di come dovrei procedere. Dovrei prima sovrapporre una distribuzione discreta, diciamo distribuzione binomiale negativa, sull'istogramma in modo da ottenere i parametri della distribuzione discreta e quindi eseguire un test di Kolmogorov – Smirnov …

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

Voglio eseguire un'analisi ANCOVA dei dati riguardanti la densità delle epifite vegetali. All'inizio, vorrei sapere se c'è qualche differenza nella densità della pianta tra due pendenze, una N e una S, ma ho altri dati come l'altitudine, l'apertura del baldacchino e l'altezza della pianta ospite. So che la mia covariata …

17 r  ancova