Preguntas etiquetadas con sas

Estoy tratando de ejecutar una regresión inflada a cero para una variable de respuesta continua en R. Soy consciente de una implementación gamlss, pero realmente me gustaría probar este algoritmo de Dale McLerran que es conceptualmente un poco más sencillo. Desafortunadamente, el código está en SAS y no estoy seguro …

11 r  sas  gamlss 

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

La página de Wikipedia dice que Box-Jenkins es un método para ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal. Ahora, si quiero ajustar un modelo ARIMA a una serie temporal, abriré SAS, llamaré proc ARIMA, proporcionaré los parámetros y SAS me dará los coeficientes AR y MA. Ahora, puedo probar …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

He estado leyendo la descripción de la regresión de crestas en los modelos estadísticos lineales aplicados , 5ª edición, capítulo 11. La regresión de crestas se realiza con los datos de grasa corporal disponibles aquí . El libro de texto coincide con la salida en SAS, donde los coeficientes transformados …

10 r  sas  ridge-regression 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Los estadísticos bayesianos sostienen que "las estadísticas bayesianas pueden estimar parámetros que son muy difíciles de estimar mediante métodos frecuentistas". ¿La siguiente cita tomada de esta documentación de SAS dice lo mismo? Proporciona inferencias que son condicionales a los datos y son exactas, sin depender de la aproximación asintótica. La …

9 bayesian  inference  sas  frequentist 

Cerrada . Esta pregunta está basada en la opinión . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que pueda ser respondida con hechos y citas editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Actualmente soy un estudiante de estadística dentro de un muy …

9 sas  minitab 

Estoy usando PROC GLM en SAS para ajustar una ecuación de regresión de la siguiente forma Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4tY=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t La gráfica QQ de los redsiduales resultantes indica una desviación de la normalidad. Cualquier transformación de no es útil para normalizar los …

9 regression  multiple-regression  nonparametric  residuals  sas 

He estado ajustando algunos datos de series de tiempo usando un modelo aditivo general de Poisson usando SAS PROC GAM. En términos generales, he estado haciendo que su procedimiento de validación cruzada generalizado incorporado genere al menos un "punto de partida" decente para mi spline individual, que es una función …

9 time-series  sas  splines  gam 

Digamos que estoy construyendo un modelo de regresión logística donde la variable dependiente es binaria y puede tomar los valores. 0 000 o 111. Deje que las variables independientes seanX1,X2, . . . ,Xmetrox1,x2,...,xmx_1, x_2, ..., x_m - existen metrommvariables independientes. Digamos por elkkkEn la variable independiente, el análisis bivariado …

9 regression  estimation  logistic  sas 

Corrí una curva de supervivencia de censura de intervalo con R, JMP y SAS. Ambos me dieron gráficos idénticos, pero las tablas diferían un poco. Esta es la tabla que me dio JMP. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 0.5000 0.2485 …

8 r  survival  sas  jmp  interval-censoring 

Estoy tratando de ejecutar una regresión de Cox en un conjunto de datos de 2,000,000 de filas de la siguiente manera usando solo R. Esta es una traducción directa de un PHREG en SAS. La muestra es representativa de la estructura del conjunto de datos original. ## library(survival) ### Replace …

8 r  logistic  survival  sas  cox-model 

Sé que R no es particularmente útil para analizar grandes conjuntos de datos dado que R carga todos los datos en la memoria, mientras que algo como SAS hace análisis secuenciales. Dicho esto, hay paquetes como bigmemory que permiten a los usuarios realizar análisis de datos grandes (análisis estadístico) de …

8 r  sas  large-data 

Mi variable dependiente es continua, no normal (sesgada a la izquierda según la prueba de Shapiro-Wilk). Tengo dos variables independientes (grupo de tratamiento por color, tipo de alimento). Hay 3 niveles dentro de cada variable independiente. El número de observaciones para cada variable independiente no es igual. He buscado pruebas …

8 anova  nonparametric  sas