Statistiche e Big Data r

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Comprensione della creazione di variabili fittizie (manuali o automatizzate) in GLM

Se nella formula glm viene utilizzata una variabile fattore (ad es. Genere con livelli M e F), vengono create variabili dummy, che possono essere trovate nel riepilogo del modello glm insieme ai coefficienti associati (ad es. GenderM) Se, invece di fare affidamento su R per suddividere il fattore in questo …

13 r generalized-linear-model categorical-data categorical-encoding

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Come stimare la funzione di rischio basale nel modello Cox con R

Devo stimare la funzione di rischio di base in un modello Cox dipendente dal tempoλ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Mentre ho seguito il corso di sopravvivenza, ricordo che la derivata diretta della funzione di rischio cumulativo ( ) non sarebbe un buon stimatore perché lo stimatore di Breslow fornisce una …

13 r survival cox-model

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Termini di interazioni e polinomi di ordine superiore

Se fossi interessato a montaggio interazioni a due vie tra lineare variabile esplicativa e un'altra variabile esplicativa che ha una relazione quadratica con la variabile dipendente , avrei includere sia l'interazione con il componente quadratica e l'interazione con l'lineare componente nel modello? Ad esempio: A sua volta, basandosi sul mio …

13 r regression model-selection

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Come posso calcolare un valore t critico usando R?

Scusate se questa è una domanda newb; Sto cercando di insegnarmi le statistiche per la prima volta. Penso di avere la procedura di base giù, ma sto lottando per eseguirla con R. Quindi, sto cercando di valutare il significato dei coefficienti di regressione in una regressione lineare multipla della forma …

13 r statistical-significance multiple-regression

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Calcolo della probabilità di sovrapposizione dell'elenco genico tra un set di dati RNA seq e un chip ChIP

Spero che qualcuno su questi forum possa aiutarmi con questo problema di base negli studi sull'espressione genica. Ho fatto il sequenziamento profondo di un tessuto sperimentale e di controllo. Ho quindi ottenuto valori di arricchimento di piega dei geni nel controllo sperimentale del campione. Il genoma di riferimento ha ~ …

13 r genetics bioinformatics microarray biostatistics

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Significato dell'asse y nel diagramma di dipendenza parziale della foresta casuale

Sto usando il RandomForestpacchetto R e sono confuso su come interpretare i valori dell'asse Y nei loro grafici di dipendenza parziale. I documenti di aiuto affermano che la trama è una "rappresentazione grafica dell'effetto marginale di una variabile sulla probabilità della classe". Tuttavia, sono ancora confuso su ciò che rappresenta …

13 r interpretation random-forest partial-plot

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Come leggere la bontà di adattamento su nls di R?

Sto cercando di interpretare l'output di nls (). Ho letto questo post ma non capisco ancora come scegliere la soluzione migliore. Dai miei attacchi ho due uscite: > summary(m) Formula: y ~ I(a * x^b) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) a 479.92903 62.96371 7.622 0.000618 *** b 0.27553 …

12 r least-squares nonlinear-regression goodness-of-fit

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La meta-analisi dei rapporti di probabilità è essenzialmente senza speranza?

In un recente articolo Norton et al. (2018) afferma che[ 1 ][1]^{[1]} Rapporti di probabilità diversi dello stesso studio non possono essere confrontati quando i modelli statistici che danno luogo a stime del rapporto di probabilità hanno variabili esplicative diverse perché ogni modello ha un diverso fattore di ridimensionamento arbitrario. …

12 r logistic meta-analysis odds-ratio adjustment

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Come programmare una simulazione Monte Carlo del paradosso del box di Bertrand?

Il seguente problema è stato pubblicato sulla pagina Facebook di Mensa International: \quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad Il post stesso ha ricevuto oltre 1000 commenti, ma non entrerò nei dettagli del dibattito in quanto so che questo è il paradosso del box di Bertrand e la risposta è . Ciò che mi interessa qui …

12 r probability simulation monte-carlo paradox

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Modelli di additivi generalizzati (GAM), interazioni e covariate

Ho esplorato una serie di strumenti per le previsioni e ho scoperto che i modelli di additivi generalizzati (GAM) hanno il massimo potenziale per questo scopo. I GAM sono fantastici! Consentono di specificare in modo molto succinto modelli complessi. Tuttavia, quella stessa sintonia mi sta creando confusione, in particolare per …

12 r modeling gam mgcv

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La trama QQ sembra normale ma il test di Shapiro-Wilk dice il contrario

In R, ho un campione di 348 misure e voglio sapere se posso supporre che sia normalmente distribuito per test futuri. Sostanzialmente seguendo un'altra risposta dello stack , sto guardando il diagramma della densità e il diagramma QQ con: plot(density(Clinical$cancer_age)) qqnorm(Clinical$cancer_age);qqline(Clinical$cancer_age, col = 2) Non ho una forte esperienza in …

12 r normal-distribution

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Cosa sono i polinomi ortogonali multivariati calcolati in R?

I polinomi ortogonali in un insieme univariato di punti sono polinomi che producono valori su quei punti in modo tale che il suo prodotto punto e la correlazione a coppie siano zero. R può produrre polinomi ortogonali con funzione poli . La stessa funzione ha un polimero variante che produce …

12 r multiple-regression polynomial orthogonal

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Intervalli di confidenza sulle previsioni per un modello misto non lineare (nlme)

Vorrei ottenere intervalli di confidenza al 95% sulle previsioni di un nlmemodello misto non lineare . Dato che non viene fornito nulla di standard per farlo all'interno di questo nlme, mi chiedevo se fosse corretto utilizzare il metodo degli "intervalli di previsione della popolazione", come indicato nel capitolo del libro …

12 r mixed-model confidence-interval lme4-nlme

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Usando lm per il test della proporzione di 2 campioni

Ho usato modelli lineari per eseguire test di proporzione a 2 campioni per un po ', ma ho capito che potrebbe non essere del tutto corretto. Sembra che l'uso di un modello lineare generalizzato con un collegamento binomiale + identità identifichi esattamente i risultati del test della proporzione di 2 …

12 r hypothesis-testing generalized-linear-model proportion

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Come viene calcolato l'intervallo di confidenza per la funzione ACF?

Ad esempio, in R se chiamate la acf()funzione traccia un correlogramma di default e disegna un intervallo di confidenza al 95%. Guardando il codice, se chiami plot(acf_object, ci.type="white"), vedi: qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used) come limite superiore per il tipo rumore bianco. Qualcuno può spiegare la teoria alla base di questo metodo? …

12 r confidence-interval autocorrelation

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