Preguntas etiquetadas con r

Supongamos que voy a hacer una regresión logística univariada en varias variables independientes, como esta: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) Hice una comparación de modelo (prueba de razón de probabilidad) para ver si este modelo es mejor que el modelo nulo …

25 r  logistic  diagnostic 

PREGUNTA: Tengo datos binarios en las preguntas del examen (correcto / incorrecto). Algunas personas podrían haber tenido acceso previo a un subconjunto de preguntas y sus respuestas correctas. No sé quién, cuántos o cuáles. Si no hubiera trampa, suponga que modelaría la probabilidad de una respuesta correcta para el ítem …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

Tengo una serie de tiempo y quiero subgrupo mientras la mantengo como una serie de tiempo, preservando el inicio, el final y la frecuencia. Por ejemplo, digamos que tengo una serie de tiempo: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 …

25 r  time-series 

Estoy tratando de hacer análisis de series de tiempo y soy nuevo en este campo. Tengo un recuento diario de un evento del 2006 al 2009 y quiero ajustarle un modelo de serie temporal. Aquí está el progreso que he hecho: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama resultante que obtengo …

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

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 6 meses . Estaba trabajando en los paquetes R nlme y lme4 , tratando de especificar los modelos con …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

Tengo datos de un experimento de encuesta en el que los encuestados fueron asignados aleatoriamente a uno de cuatro grupos: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 Si bien los tres grupos de tratamiento varían ligeramente en el estímulo aplicado, la principal distinción que me importa es …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

Como todos sabemos, hay 2 métodos para evaluar el modelo de regresión logística y están probando cosas muy diferentes. Poder de predicción: Obtenga una estadística que mida qué tan bien puede predecir la variable dependiente en función de las variables independientes. Los conocidos Pseudo R ^ 2 son McFadden (1974) …

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

Actualmente estoy usando AnomalyDetection de Twitter en R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Este algoritmo proporciona detección de anomalías de series temporales para datos con estacionalidad. Pregunta: ¿hay otros algoritmos similares a este (no importa controlar la estacionalidad)? Estoy tratando de puntuar tantos algoritmos de series temporales como sea posible en mis datos …

24 r  regression  time-series  anomaly-detection 

Tengo 17 años (1995 a 2011) de datos de certificados de defunción relacionados con muertes por suicidio para un estado en los EE. UU. Hay mucha mitología sobre suicidios y los meses / estaciones, en gran parte contradictorios, y de la literatura I ' He revisado, no tengo una idea …

24 r  chi-squared  arima  count-data  seasonality 

Hay diferentes programas de implementación disponibles para el lazo . Sé mucho sobre el enfoque bayesiano frente al enfoque frecuentista en diferentes foros. Mi pregunta es muy específica para el lazo: ¿Cuáles son las diferencias o ventajas del lazo baysiano en comparación con el lazo normal ? Aquí hay dos …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

Tengo dos variables: Nombre del medicamento (DN) y los eventos adversos (AE) correspondientes, que están en una relación de muchos a muchos. Hay 33,556 nombres de medicamentos y 9,516 eventos adversos. El tamaño de la muestra es de aproximadamente 5,8 millones de observaciones. Quiero estudiar y comprender la asociación / …

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

El siguiente código evalúa la similitud entre dos series de tiempo: 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)) …

24 r  time-series  data-visualization  gam 

Estoy revisando un artículo que tiene el siguiente experimento biológico. Se usa un dispositivo para exponer las células a cantidades variables de tensión de corte de fluido. A medida que se aplica un mayor esfuerzo cortante a las células, más de ellas comienzan a desprenderse del sustrato. En cada nivel …

24 r  logistic  multinomial 

Estoy tratando de pasar de usar el ezpaquete a lmeANOVA para medidas repetidas (ya que espero poder usar contrastes personalizados con lme). Siguiendo el consejo de esta publicación de blog , pude configurar el mismo modelo usando ambos aov(como lo hace ez, cuando se solicitó) y lme. Sin embargo, mientras …

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

Estoy tratando de modelar datos de conteo en R que aparentemente están poco dispersos (Parámetro de dispersión ~ .40). Esta es probablemente la razón por la cual un modelo binomial ( ) glmcon family = poissono negativo glm.nbno es significativo. Cuando miro los descriptivos de mis datos, no tengo el …

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