Statistiche e Big Data r

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rilevare il numero di picchi nella registrazione audio

Sto cercando di capire come rilevare il numero di sillabe in un corpus di registrazioni audio. Penso che un buon proxy potrebbe essere un picco nel file wave. Ecco cosa ho provato con un file di me che parlavo in inglese (il mio caso d'uso reale è in Kiswahili). La …

12 r signal-processing

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Regressione quando ogni punto ha la sua incertezza sia in

Feci misurazioni di due variabili ed . Entrambi hanno conosciuto le incertezze e . Voglio trovare la relazione tra e . Come posso farlo?x y σ x σ y x ynnnXxxyyyσXσx\sigma_xσyσy\sigma_yXxxyyy EDIT : ogni ha un diverso associato ad esso e lo stesso con .σ x , i y iXioxix_iσx …

12 r regression deming-regression

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Qual è il modo più appropriato per trasformare le proporzioni quando sono una variabile indipendente?

Pensavo di aver capito questo problema, ma ora non sono così sicuro e vorrei verificare con gli altri prima di procedere. Ho due variabili Xe Y. Yè un rapporto e non è limitato da 0 e 1 ed è generalmente distribuito normalmente. Xè una proporzione ed è delimitata da 0 …

12 r regression data-transformation nonlinear-regression proportion

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Coefficienti identici stimati nel modello Poisson vs Quasi-Poisson

Nel modellare i dati relativi al conteggio dei sinistri in un ambiente assicurativo, ho iniziato con Poisson ma poi ho notato una sovraispersione. Un Quasi-Poisson modellava meglio la relazione di varianza media maggiore rispetto al Poisson di base, ma ho notato che i coefficienti erano identici in entrambi i modelli …

12 r count-data poisson-regression overdispersion quasi-likelihood

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Come trasformare valori negativi in logaritmi?

Vorrei sapere come trasformare valori negativi in Log(), poiché ho dati eteroschedastici. Ho letto che funziona con la formula Log(x+1)ma questo non funziona con il mio database e continuo a ottenere NaN come risultato. Ad esempio, ricevo questo messaggio di avviso (non ho inserito il mio database completo perché penso …

12 r logarithm

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Qual è il nome del metodo di stima della densità in cui tutte le coppie possibili vengono utilizzate per creare una distribuzione della miscela normale?

Ho appena pensato a un modo pulito (non necessariamente buono) per creare stime di densità monodimensionali e la mia domanda è: Questo metodo di stima della densità ha un nome? In caso contrario, è un caso speciale di qualche altro metodo in letteratura? Ecco il metodo: Abbiamo un vettore che …

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L'ottimizzatore lme4 predefinito richiede molte iterazioni per dati ad alta dimensione

TL; DR: l' lme4ottimizzazione sembra essere lineare nel numero di parametri del modello per impostazione predefinita ed è molto più lenta di un glmmodello equivalente con variabili fittizie per gruppi. C'è qualcosa che posso fare per accelerarlo? Sto cercando di adattare un modello logit gerarchico abbastanza grande (~ 50k righe, …

12 r mixed-model optimization lme4-nlme numerics

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Come leggere i risultati del test di Dunn?

Come posso leggere i risultati del test di Dunn ? In particolare, cosa mi dicono i valori nella tabella qui sotto? Ho dati non parametrici in 4 gruppi e per prima cosa ho fatto un test di Kruskal-Wallis per confermare che le distribuzioni dei gruppi erano diverse l'una dall'altra e …

12 r distributions kruskal-wallis dunn-test

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Quali sono alcune scelte popolari per la visualizzazione di dati a 4 dimensioni?

Supponiamo che io abbia i seguenti dati a quattro dimensioni, in cui i primi tre possono essere considerati come coordinate e l'ultimo può essere considerato come un valore. c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 Come visualizzare meglio l'effetto delle prime …

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Regressione logistica con spline di regressione in R

Ho sviluppato un modello di regressione logistica basato su dati retrospettivi di un database nazionale sui traumi di trauma cranico nel Regno Unito. Il risultato chiave è la mortalità a 30 giorni (indicata come misura "Sopravvivere"). Altre misure con prove pubblicate di effetti significativi sugli esiti in studi precedenti includono: …

12 r logistic generalized-linear-model goodness-of-fit regression-strategies

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Estrazione di pendenze per casi da un modello a effetti misti (lme4)

Vorrei estrarre le pendenze per ogni individuo in un modello a effetti misti, come indicato nel paragrafo seguente Sono stati usati modelli di effetti misti per caratterizzare percorsi individuali di cambiamento nelle misure cognitive di sintesi, inclusi termini per età, sesso e anni di istruzione come effetti fissi (Laird e …

12 r mixed-model

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t.test restituisce un errore "i dati sono essenzialmente costanti"

R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" > bl <- c(140, 138, 150, 148, 135) > fu <- c(138, 136, 148, 146, 133) > t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : data are essentially constant Quindi …

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Perché SAS PROC GLIMMIX mi offre pendenze casuali MOLTO diverse rispetto a glmer (lme4) per un glmm binomiale

Ho una conoscenza più approfondita di R e ho cercato di stimare pendenze casuali (coefficienti di selezione) per circa 35 individui su 5 anni per quattro variabili di habitat. La variabile di risposta è se un luogo è stato "usato" (1) o "disponibile" (0) habitat ("usa" sotto). Sto usando un …

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test dei coefficienti di regressione logistica usando

Riepilogo: esiste una teoria statistica per supportare l'uso della distribuzione (con gradi di libertà basati sulla devianza residua) per i test dei coefficienti di regressione logistica, piuttosto che la distribuzione normale standard?ttt Qualche tempo fa ho scoperto che quando si adattava un modello di regressione logistica in SAS PROC GLIMMIX, …

12 r logistic mathematical-statistics sas degrees-of-freedom

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Comprendere l'output dall'analisi della mediazione in R

Sto cercando di orientarmi sul pacchetto di mediazione in R, usando la vignetta per il pacchetto. Faccio fatica a capire l'output della mediate()funzione. require("mediation") require("sandwich") data("framing") med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ + gender + income, data = framing) out.fit <- glm(cong_mesg ~ emo + treat + …

12 r mediation

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