Statistiche e Big Data r

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Interpretazione dell'output .L e .Q da un GLM binomiale negativo con dati categorici

Ho appena eseguito un GLM binomiale negativo e questo è l'output: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) …

14 r categorical-data generalized-linear-model interpretation negative-binomial

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Perché i rapporti di probabilità della formula e del criterio fisher.test di R differiscono? Quale si dovrebbe scegliere?

Nel seguente esempio > m = matrix(c(3, 6, 5, 6), nrow=2) > m [,1] [,2] [1,] 3 5 [2,] 6 6 > (OR = (3/6)/(5/6)) #1 [1] 0.6 > fisher.test(m) #2 Fisher's Exact Test for Count Data data: m p-value = 0.6699 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal …

14 r odds-ratio fishers-exact

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Posso usare il CLR (trasformazione centrata del rapporto log) per preparare i dati per PCA?

Sto usando una sceneggiatura. È per i record di base. Ho un dataframe che mostra le diverse composizioni elementali nelle colonne su una data profondità (nella prima colonna). Voglio eseguire un PCA con esso e sono confuso riguardo al metodo di standardizzazione che devo scegliere. Qualcuno di voi ha usato …

13 r pca normalization compositional-data

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Equivalenza di (0 + fattore | gruppo) e (1 | gruppo) + (1 | gruppo: fattore) specifiche dell'effetto casuale in caso di simmetria composta

Douglas Bates afferma che i seguenti modelli sono equivalenti "se la matrice varianza-covarianza per gli effetti casuali con valori vettoriali ha una forma speciale, chiamata simmetria composta" ( diapositiva 91 in questa presentazione ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + …

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

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Cosa ci dice r, r al quadrato e deviazione standard residua su una relazione lineare?

Poco background Sto lavorando sull'interpretazione dell'analisi di regressione, ma mi confondo molto sul significato di r, r al quadrato e deviazione standard residua. Conosco le definizioni: caratterizzazioni r misura la forza e la direzione di una relazione lineare tra due variabili su un diagramma a dispersione R-quadrato è una misura …

13 r regression regression-coefficients linear pearson-r

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Qual è la differenza tra regressione logistica e regressione della risposta frazionaria?

Per quanto ne so, la differenza tra il modello logistico e il modello di risposta frazionaria (frm) è che la variabile dipendente (Y) in cui frm è [0,1], ma la logistica è {0, 1}. Inoltre, frm utilizza lo stimatore di quasi-verosimiglianza per determinare i suoi parametri. Normalmente, possiamo usare glmper …

13 r logistic generalized-linear-model quasi-likelihood

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Spiega come `eigen` aiuta a invertire una matrice

La mia domanda riguarda una tecnica di calcolo sfruttata in geoR:::.negloglik.GRFo geoR:::solve.geoR. In una configurazione lineare mista: dove e sono rispettivamente gli effetti fissi e casuali. Inoltre,Y= Xβ+ Zb + eY=Xβ+ZB+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betaBBbΣ = cov ( Y)Σ=COV(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Quando si stimano gli effetti, è necessario calcolare che normalmente può essere fatto …

13 r eigenvalues matrix-decomposition matrix-inverse cholesky

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Procedura e metodi di analisi della multiproprietà utilizzando R

Sto lavorando a un piccolo progetto in cui stiamo cercando di prevedere i prezzi delle materie prime (petrolio, alluminio, stagno, ecc.) Per i prossimi 6 mesi. Ho 12 di tali variabili da prevedere e ho dati da aprile 2008 a maggio 2013. Come devo fare per la previsione? Ho fatto …

13 r time-series forecasting neural-networks arima

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R: testare la normalità dei residui del modello lineare - quali residui utilizzare

Vorrei fare un test W di Shapiro Wilk e un test Kolmogorov-Smirnov sui residui di un modello lineare per verificare la normalità. Mi stavo solo chiedendo quali residui dovrebbero essere usati per questo - i residui grezzi, i residui di Pearson, i residui studentizzati o i residui standardizzati? Per un …

13 r regression residuals normality-assumption lm

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Inferenza non valida quando le osservazioni non sono indipendenti

Ho imparato dalle statistiche elementari che, con un modello lineare generale, affinché le inferenze siano valide, le osservazioni devono essere indipendenti. Quando si verifica il clustering, l'indipendenza potrebbe non essere più ritenuta determinante un'inferenza non valida a meno che ciò non sia giustificato. Un modo per tenere conto di tale …

13 r mixed-model inference independence

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Usando il pacchetto caret è possibile ottenere matrici di confusione per valori soglia specifici?

Ho ottenuto un modello di regressione logistica (via train) per una risposta binaria e ho ottenuto la matrice di confusione logistica tramite confusionMatrixin caret. Mi dà la matrice di confusione del modello logistico, anche se non sono sicuro di quale soglia venga utilizzata per ottenerlo. Come posso ottenere la matrice …

13 r classification roc caret confusion-matrix

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Come verificare se una distribuzione segue una legge di potere?

Ho dei dati su quanti utenti pubblicano quante domande. Per esempio, [UserCount, QuestionCount] [2, 100] [9, 10] [3, 80] ... ... Ciò significa che 2 utenti hanno pubblicato 100 domande ciascuno, 9 utenti hanno inviato 10 domande ciascuno e così via. Quindi, come posso determinare se la UserCount, QuestionCountdistribuzione segue …

13 r hypothesis-testing goodness-of-fit power-law

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C'è mai un motivo per non usare i polinomi ortogonali quando si adattano le regressioni?

In generale, mi chiedo se è sempre meglio non usare i polinomi ortogonali quando si adatta una regressione con variabili di ordine superiore. In particolare, mi chiedo con l'uso di R: Se poly()con raw = FALSEproduce gli stessi valori stimati come poly()con raw = TRUE, e polycon raw = FALSErisolve …

13 r regression polynomial

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Perché R's lm () restituisce stime di coefficienti diverse rispetto al mio libro di testo?

sfondo Sto cercando di capire il primo esempio in un corso sui modelli di adattamento (quindi questo può sembrare ridicolmente semplice). Ho fatto i calcoli a mano e corrispondono all'esempio, ma quando li ripeto in R, i coefficienti del modello sono disattivati. Ho pensato che la differenza potrebbe essere dovuta …

13 r regression self-study lm

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usare le informazioni del vicino per imputare i dati o trovare off-data (in R)

Ho un set di dati con il presupposto che i vicini più vicini siano i migliori predittori. Solo un perfetto esempio di gradiente bidirezionale visualizzato- Supponiamo di avere casi in cui mancano pochi valori, possiamo facilmente prevedere in base ai vicini e alla tendenza. Matrice di dati corrispondente in R …

13 r prediction outliers data-imputation multiple-imputation

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