Preguntas etiquetadas con r

Tengamos un modelo lineal, por ejemplo, ANOVA simple: # 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) El resultado es el siguiente: Call: lm(formula = data …

18 r  regression  confidence-interval 

Este es mi marco de datos: 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) Luego ejecuto un modelo de efectos lineales mixtos para comparar la diferencia de los 3 grupos en "Valor", donde "Asunto" es el factor aleatorio: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

Contexto : regresión jerárquica con algunos datos faltantes. Pregunta : ¿Cómo uso la estimación de máxima probabilidad de información completa (FIML) para abordar los datos faltantes en R? ¿Hay un paquete que recomendaría y cuáles son los pasos típicos? Los recursos y ejemplos en línea también serían muy útiles. PD …

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

Tengo datos sobre comportamientos de movimiento (tiempo de sueño, sedentario y actividad física) que suman aproximadamente 24 (como en horas por día). Quiero crear una variable que capture el tiempo relativo empleado en cada uno de estos comportamientos: me han dicho que una transformación de relación logarítmica isométrica lograría esto. …

17 r  multivariate-analysis  data-transformation  compositional-data 

He estado aprendiendo sobre el modelo de riesgo proporcional de Cox. Tengo mucha experiencia ajuste modelos de regresión logística, y los modelos de manera de construir la intuición que he estado comparando ajuste usando coxphDel R "supervivencia" con modelos de regresión logística aptos utilizando glmcon family="binomial". Si ejecuto el código: …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

Se puede realizar una regresión logit en R usando dicho código: > 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 Parece que el algoritmo de optimización ha convergido: hay información sobre el número de pasos del algoritmo de puntuación …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Tengo algunos datos que ajusté usando un modelo LOESS en R, dándome esto: Los datos tienen un predictor y una respuesta, y es heteroscedastic. También agregué intervalos de confianza. El problema es que los intervalos son intervalos de confianza para la línea, mientras que estoy interesado en los intervalos de …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

Esta es mi primera publicación en StackExchange, pero la he estado utilizando como recurso durante bastante tiempo, haré todo lo posible para usar el formato apropiado y realizar las ediciones apropiadas. Además, esta es una pregunta de varias partes. No estaba seguro de si debía dividir la pregunta en varias …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

Podría usar alguna orientación sobre la presentación de algunos datos. Este primer gráfico es una comparación de casos y controles para la citocina IL-10. He configurado manualmente el eje y para incluir el 99% de los datos. La razón por la que configuré esto manualmente es porque el grupo de …

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

Necesito generar números aleatorios siguiendo la distribución Normal dentro del intervalo . (Estoy trabajando en R.)(a,b)(a,b)(a,b) Sé que la función rnorm(n,mean,sd)generará números aleatorios siguiendo la distribución normal, pero ¿cómo establecer los límites de intervalo dentro de eso? ¿Hay alguna función R particular disponible para eso?

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

Ejecuté esta regresión logística ordinal en R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) Tengo este resumen del modelo: 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 1|2 -6.4706 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

No entiendo la explicación en Rel archivo de ayuda de efectos () : Para un modelo lineal ajustado por lmo aov, los efectos son los valores no correlacionados de un solo grado de libertad obtenidos al proyectar los datos en los sucesivos subespacios ortogonales generados por la descomposición QR durante …

17 r  regression 

Tengo una variable independiente llamada "calidad"; Esta variable tiene 3 modalidades de respuesta (mala calidad; calidad media; alta calidad). Quiero introducir esta variable independiente en mi regresión lineal múltiple. Cuando tengo una variable independiente binaria (variable ficticia, puedo codificar 0/ 1) es fácil introducirla en un modelo de regresión lineal …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

Tengo el siguiente histograma de datos de conteo. Y me gustaría ajustarle una distribución discreta. No estoy seguro de cómo debo hacer esto. ¿Debería superponer primero una distribución discreta, digamos Distribución binomial negativa, en el histograma para obtener los parámetros de la distribución discreta y luego ejecutar una prueba de …

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

Quiero realizar un análisis ANCOVA de datos relativos a la densidad de epífitas de plantas. Al principio, me gustaría saber si hay alguna diferencia en la densidad de la planta entre dos pendientes, una N y una S, pero tengo otros datos como la altitud, la apertura del dosel y …

17 r  ancova