Preguntas etiquetadas con r

Al modelar datos de recuento de reclamos en un entorno de seguro, comencé con Poisson pero luego noté una sobredispersión. Un Cuasi-Poisson mejor modeló la mayor relación media-varianza que el Poisson básico, pero noté que los coeficientes eran idénticos en los modelos Poisson y Cuasi-Poisson. Si esto no es un …

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

Me gustaría saber cómo transformar valores negativos Log(), ya que tengo datos heteroscedasticos. Leí que funciona con la fórmula, Log(x+1)pero esto no funciona con mi base de datos y sigo obteniendo NaNs como resultado. Por ejemplo, recibo este mensaje de Advertencia (no puse mi base de datos completa porque creo …

12 r  logarithm 

Acabo de pensar en una forma ordenada (no necesariamente buena) de crear estimaciones de densidad unidimensionales y mi pregunta es: ¿Este método de estimación de densidad tiene un nombre? Si no, ¿es un caso especial de algún otro método en la literatura? Aquí está el método: Tenemos un vector que …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

TL; DR: la lme4optimización parece ser lineal en la cantidad de parámetros del modelo por defecto, y es mucho más lenta que un glmmodelo equivalente con variables ficticias para grupos. ¿Hay algo que pueda hacer para acelerarlo? Estoy tratando de ajustar un modelo logit jerárquico bastante grande (~ 50k filas, …

12 r  mixed-model  optimization  lme4-nlme  numerics 

¿Cómo leo los resultados de la prueba de Dunn ? Específicamente, ¿qué me dicen los valores en la tabla a continuación? Tengo datos no paramétricos en 4 grupos, y primero hice una prueba de Kruskal-Wallis para confirmar que las distribuciones de los grupos eran diferentes entre sí y con el …

12 r  distributions  kruskal-wallis  dunn-test 

Digamos que tengo los siguientes datos de cuatro dimensiones, donde los primeros tres pueden considerarse como coordenadas, y el último puede considerarse como valores. c1, c2, c3, value 1, 2, 6, 0.456 34, 34, 12 0.27 12, 1, 66 0.95 ¿Cómo visualizar mejor el efecto de las tres primeras coordenadas …

12 r  data-visualization 

He estado desarrollando un modelo de regresión logística basado en datos retrospectivos de una base de datos nacional de traumatismos de lesiones en la cabeza en el Reino Unido. El resultado clave es la mortalidad a los 30 días (denotada como medida "Sobrevivir"). Otras medidas con evidencia publicada de efecto …

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

Me gustaría extraer las pendientes para cada individuo en un modelo de efectos mixtos, como se describe en el siguiente párrafo Se utilizaron modelos de efectos mixtos para caracterizar las rutas individuales de cambio en las medidas de resumen cognitivo, incluidos los términos de edad, sexo y años de educación …

12 r  mixed-model 

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 Luego …

12 r  t-test 

Soy un usuario más familiarizado con R, y he estado tratando de estimar pendientes aleatorias (coeficientes de selección) para aproximadamente 35 individuos durante 5 años para cuatro variables de hábitat. La variable de respuesta es si una ubicación fue "utilizada" (1) o "disponible" (0) hábitat ("uso" a continuación). Estoy usando …

12 r  binomial  sas  random-effects-model  lme4-nlme 

Resumen: ¿Existe alguna teoría estadística para apoyar el uso de la distribución (con grados de libertad basados ​​en la desviación residual) para las pruebas de coeficientes de regresión logística, en lugar de la distribución normal estándar?ttt Hace algún tiempo descubrí que al ajustar un modelo de regresión logística en SAS …

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

Estoy tratando de entender el paquete de mediación en R, usando la viñeta para el paquete. Estoy luchando por entender el resultado de la mediate()función. require("mediation") require("sandwich") data("framing") med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ + gender + income, data = framing) out.fit <- glm(cong_mesg ~ emo + …

12 r  mediation 

Soy asistente de investigación para un laboratorio (voluntario). A mí y a un pequeño grupo se nos ha encomendado el análisis de datos para un conjunto de datos extraídos de un gran estudio. Lamentablemente, los datos se recopilaron con una aplicación en línea de algún tipo, y no se programó …

12 r  excel  data-cleaning 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Mis datos se describen aquí. ¿Qué puede causar un "error () es un error singular" en aov cuando se ajusta un ANOVA de medidas repetidas? Estoy tratando de ver el efecto de una interacción usando, lmerasí que mi caso base es: my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, …

12 r  lme4-nlme