r पर टैग किए गए जवाब

मैं ब्रिटेन में सिर की चोट के एक राष्ट्रीय आघात डेटाबेस से पूर्वव्यापी डेटा के आधार पर एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल विकसित कर रहा हूं। मुख्य परिणाम 30 दिन की मृत्यु है ("जीवित" उपाय के रूप में चिह्नित)। पिछले अध्ययनों में परिणाम पर महत्वपूर्ण प्रभाव के प्रकाशित सबूत के साथ …

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

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 फिर …

12 r  t-test 

मैं आर के साथ अधिक परिचित हूं, और चार निवास स्थानों के लिए 5 वर्षों में लगभग 35 व्यक्तियों के लिए यादृच्छिक ढलान (चयन गुणांक) का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं। प्रतिक्रिया चर है कि क्या कोई स्थान "उपयोग किया गया था" (1) या "उपलब्ध" (0) निवास स्थान …

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

सारांश: क्या मानक सामान्य वितरण के बजाय लॉजिस्टिक रिग्रेशन गुणांक के परीक्षणों के लिए distribution (अवशिष्ट अवशिष्ट के आधार पर स्वतंत्रता की डिग्री के साथ) के उपयोग का समर्थन करने के लिए कोई सांख्यिकीय सिद्धांत है ?ttt कुछ समय पहले मुझे पता चला कि जब डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के तहत SAS …

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

मैं आर के लिए मध्यस्थता पैकेज के आसपास अपना सिर पाने की कोशिश कर रहा हूं, पैकेज के लिए विगनेट का उपयोग कर रहा हूं। मैं mediate()फ़ंक्शन के आउटपुट को समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं । require("mediation") require("sandwich") data("framing") med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ …

12 r  mediation 

मैं एक प्रयोगशाला (स्वयंसेवक) के लिए एक अनुसंधान सहायक हूं। मुझे और एक छोटे समूह को एक बड़े अध्ययन से खींचे गए डेटा के एक सेट के लिए डेटा विश्लेषण का काम सौंपा गया है। दुर्भाग्य से डेटा को किसी प्रकार के ऑनलाइन ऐप के साथ इकट्ठा किया गया था, …

12 r  excel  data-cleaning 

मेरे डेटा का वर्णन यहां किया गया है जब एक दोहराया उपायों ANOVA को फिट करने पर "त्रुटि () मॉडल एकल में त्रुटि" हो सकती है? मैं lmerअपने आधार मामले का उपयोग करते हुए एक इंटरैक्शन के प्रभाव को देखने की कोशिश कर रहा हूं : my_null.model <- lmer(value ~ …

12 r  lme4-nlme 

step()आर में स्टेप वाइज रिग्रेशन के लिए फ़ंक्शन द्वारा उपयोग किए जाने वाले महत्वपूर्ण पी-मान क्या है ? मुझे लगता है कि यह 0.15 है, लेकिन क्या मेरी धारणा सही है? मैं महत्वपूर्ण पी-वैल्यू कैसे बदल सकता हूं?

12 r  regression  p-value  stepwise-regression 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

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 

मान लें कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल है Model1और vcov(Model1)निम्नलिखित मैट्रिक्स देता है: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 इस उदाहरण के लिए, यह मैट्रिक्स वास्तव में क्या प्रदर्शित करता है? …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

मैं फंक्शन लिए कम से कम वर्ग प्रतिगमन के लिए लॉग- गणना करने का प्रयास कर रहा हूं । आर पैकेज में समारोह , विचरण सहप्रसरण आ वंशावली पेड़ (ब्राउनियन गति संभालने पर दूरी के द्वारा उत्पन्न मैट्रिक्स का उपयोग कर से पैकेज)। निम्नलिखित प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य आर कोड …

12 r  maximum-likelihood  least-squares  nonlinear-regression  mixed-model 

सवाल आर में अलग-अलग वैक्टर के रूप में लोगों के तीन समूहों के परीक्षण स्कोर को बचाया जाता है। set.seed(1) group1 <- rnorm(100, mean = 75, sd = 10) group2 <- rnorm(100, mean = 85, sd = 10) group3 <- rnorm(100, mean = 95, sd = 10) मैं जानना चाहता …

12 r  hypothesis-testing  multiple-comparisons  mean  median 

मुझे एक डेटासेट मिला है जो 1000 दस्तावेजों और उसमें दिखाई देने वाले सभी शब्दों का प्रतिनिधित्व करता है। इसलिए पंक्तियाँ दस्तावेजों का प्रतिनिधित्व करती हैं और कॉलम शब्दों का प्रतिनिधित्व करते हैं। उदाहरण के लिए, सेल में मान बार शब्द के लिए खड़ा है दस्तावेज़ में होता है । …

12 r  data-mining  feature-selection 

मैं इस धारणा के तहत था कि पैकेज lmer()में फ़ंक्शन lme4पी-वैल्यू (देखें lmer, पी-वैल्यू और सब कुछ ) का उत्पादन नहीं करता है । : मैं बजाय के रूप में इस सवाल का प्रति एमसीएमसी उत्पन्न पी मानों का उपयोग किया गया है में महत्वपूर्ण प्रभाव lme4मिश्रित मॉडल और इस …

12 r  mixed-model  p-value  mcmc  lme4-nlme 

मेरे पास कुछ कोड और आउटपुट हैं, और मैं एक मॉडल का निर्माण करना चाहूंगा। मैं इस आउटपुट का उपयोग करके मॉडल का निर्माण करना नहीं जानता: require("splines") x <- c(0.2, 0.23, 0.26, 0.29, 0.33, 0.46, 0.53 ) y <- c(0.211, 0.2026, 0.2034, 0.2167, 0.2177, 0.19225, 0.182) fit <- lm(y …

12 r  splines