r पर टैग किए गए जवाब

जब आप PCA विश्लेषण के लिए एक द्विपद का निर्माण करते हैं, तो आपके पास x- अक्ष पर मुख्य घटक PC1 स्कोर होता है और y- अक्ष पर PC2 स्कोर होता है। लेकिन स्क्रीन के दाईं और शीर्ष पर अन्य दो कुल्हाड़ी क्या हैं?

18 r  pca  biplot 

मैं जानना चाहूंगा कि वज़न का उपचार किस प्रकार svyglmऔर किसके बीच भिन्न होता हैglm मैं twangआर स्कोरिंग पैकेज का उपयोग कर रहा हूँ ताकि वे फिर से वज़न के रूप में उपयोग कर सकें, इस प्रकार से (यह कोड twangप्रलेखन से आता है ): library(twang) library(survey) set.seed(1) data(lalonde) ps.lalonde …

18 r  survey 

चलो कुछ रैखिक मॉडल हैं, उदाहरण के लिए सिर्फ सरल एनोवा: # 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) परिणाम इस प्रकार है: Call: lm(formula …

18 r  regression  confidence-interval 

यह मेरा डेटा फ़्रेम है: 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) फिर मैं "मूल्य" पर 3 समूहों के अंतर की तुलना करने के लिए एक रैखिक-मिश्रित प्रभाव मॉडल चलाता हूं, जहां "विषय" यादृच्छिक कारक है: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

मैं कॉक्स आनुपातिक खतरे मॉडल के बारे में सीख रहा हूं। मेरे पास लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का अनुभव करने के लिए बहुत सारे अनुभव हैं, और इसलिए अंतर्ज्ञान का निर्माण करने के लिए मैं उन मॉडल की तुलना कर रहा हूं coxphजो आर "अस्तित्व" से फिट होने वाले लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

इस तरह के कोड का उपयोग करके आर में एक लॉगिट रिग्रेशन कर सकता है: > 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 ऐसा लगता है कि अनुकूलन एल्गोरिथ्म में परिवर्तित हो गया है - फिशर स्कोरिंग एल्गोरिदम …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

मेरे पास कुछ डेटा है जो मैंने R में LOESS मॉडल का उपयोग करके फिट किया है, मुझे यह दे रहा है: डेटा में एक भविष्यवक्ता और एक प्रतिक्रिया है, और यह विषमलैंगिक है। मैंने विश्वास अंतराल भी जोड़ा। समस्या यह है कि अंतराल लाइन के लिए विश्वास अंतराल हैं, …

17 r  regression  prediction-interval  loess 

यह StackExchange पर मेरी पहली पोस्ट है, लेकिन मैं इसे काफी समय से संसाधन के रूप में उपयोग कर रहा हूं, मैं उचित प्रारूप का उपयोग करने और उचित संपादन करने के लिए अपनी पूरी कोशिश करूंगा। साथ ही, यह एक बहु-भाग प्रश्न है। मुझे यकीन नहीं था कि मुझे …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

मैं कुछ डेटा प्रस्तुत करने के बारे में कुछ मार्गदर्शन का उपयोग कर सकता हूं। यह पहला कथानक साइटोकाइन IL-10 के लिए केस-कंट्रोल तुलना है। मैंने डेटा का 99% शामिल करने के लिए मैन्युअल रूप से y अक्ष निर्धारित किया है। मैंने इसे मैन्युअल रूप से सेट करने का कारण …

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

मुझे अंतराल भीतर सामान्य वितरण के बाद यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने की आवश्यकता है । (मैं आर। में काम कर रहा हूं)(a,b)(a,b)(a,b) मुझे पता है कि फ़ंक्शन rnorm(n,mean,sd)सामान्य वितरण के बाद यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करेगा, लेकिन उसके भीतर अंतराल की सीमा कैसे निर्धारित करें? क्या उसके लिए कोई विशेष आर …

17 r  normal-distribution  matlab  simulation  random-generation 

मैंने इस क्रमिक लॉजिस्टिक रिग्रेशन को R में चलाया: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) मुझे इस मॉडल का सारांश मिला: 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 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

मैं प्रभाव केR लिए मदद फ़ाइल में स्पष्टीकरण नहीं समझता () : एक लीनियर मॉडल द्वारा lmया के लिए फिट किया गया aov, प्रभाव फिटिंग प्रक्रिया के दौरान क्यूआर अपघटन द्वारा उत्पन्न क्रमिक ऑर्थोगोनल सबस्पेस पर डेटा प्रोजेक्ट करके प्राप्त किए गए असंबंधित एकल-डिग्री-से-स्वतंत्रता मूल्य हैं। क्या कोई समझा सकता …

17 r  regression 

मेरे पास "गुणवत्ता" नामक एक स्वतंत्र चर है; इस चर में प्रतिक्रिया के 3 तौर-तरीके हैं (खराब गुणवत्ता; मध्यम गुणवत्ता; उच्च गुणवत्ता)। मैं इस स्वतंत्र चर को अपने कई रैखिक प्रतिगमन में पेश करना चाहता हूं। जब मेरे पास एक द्विआधारी स्वतंत्र चर (डमी चर ) होता है , तो …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

मेरे पास गणना डेटा के निम्नलिखित हिस्टोग्राम हैं। और मैं इसके लिए एक असतत वितरण फिट करना चाहता हूं। मुझे यकीन नहीं है कि मुझे इस बारे में कैसे जाना चाहिए। क्या मुझे पहले एक असतत वितरण का उल्लेख करना चाहिए, हिस्टोग्राम पर नकारात्मक द्विपद वितरण, ताकि मैं असतत वितरण …

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

मैं पौधे के घनत्व के संबंध में डेटा का एक ANCOVA विश्लेषण करना चाहता हूं। सबसे पहले, मैं यह जानना चाहूंगा कि दो ढलानों, एक एन और एक एस के बीच संयंत्र घनत्व में कोई अंतर है या नहीं, लेकिन मेरे पास अन्य डेटा जैसे ऊंचाई, चंदवा खुलापन और मेजबान …

17 r  ancova