jmp पर टैग किए गए जवाब

मैंने JMP में एक बहुराष्ट्रीय लॉगिट मॉडल चलाया और वापस परिणाम प्राप्त किए जिसमें एआईसी के साथ-साथ प्रत्येक पैरामीटर अनुमान के लिए ची-स्क्वेर्ड पी-वैल्यू शामिल थे। मॉडल में एक श्रेणीगत परिणाम और 7 श्रेणीबद्ध व्याख्यात्मक संस्करण हैं। मैं तो फिट मैं क्या सोचा आर में एक ही मॉडल का निर्माण …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

अनुपात के दो-नमूना तुलना, नमूना आकार का अनुमान: आर बनाम स्टाटा नमूने के आकार के लिए मुझे अलग-अलग परिणाम मिले, जो इस प्रकार है: में आर power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) परिणाम: n = 160.7777n=160.7777n = 160.7777 (ऐसा 161) प्रत्येक समूह के लिए। …

10 r  stata  sample-size  power-analysis  jmp