Als «linear-model» getaggte Fragen

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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

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Warum Bayesglm verwenden?

Meine allgemeine Frage lautet: Warum bayesglmanstelle anderer Klassifizierungsmethoden verwenden? Hinweis: Ich interessiere mich nur für Vorhersage. Ich habe eine anständige Datenmenge (~ 100.000 obs). Ich bin der Meinung, dass die Stichprobengröße groß genug ist, um die Parameter einer regulären...

bayesian generalized-linear-model
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Auf der Suche nach dem 'Ellbogen' in Daten

Die Subitisierung ist die schnelle und genaue Aufzählung von Anzeigen mit geringer Anzahl, die sich von der Zählung durch eine scharfe Nichtlinearität in der Darstellung der Antwortzeiten unterscheidet. Unten ist eine repräsentative Darstellung von Watson, DG, Maylor, EA und Bruce, LAM (2007)....

linear-model contrasts
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Robuste monotone Regression in R.

Ich habe die folgende Tabelle in R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame")...

r regression linear-model robust
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?

Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly...

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Was sind einige Gründe, warum iterativ neu gewichtete kleinste Quadrate nicht konvergieren würden, wenn sie für die logistische Regression verwendet werden?

Ich habe die Funktion glm.fit in R verwendet, um Parameter an ein logistisches Regressionsmodell anzupassen. Standardmäßig verwendet glm.fit iterativ neu gewichtete kleinste Quadrate, um die Parameter anzupassen. Was sind einige Gründe, warum dieser Algorithmus bei Verwendung für die logistische...

r logistic generalized-linear-model convergence irls
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung

Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

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