Als «lm» getaggte Fragen

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Anpassen eines zeitvariablen Koeffizienten DLM

Ich möchte ein DLM mit zeitlich variierenden Koeffizienten anpassen, dh eine Erweiterung der üblichen linearen Regression. yt= θ1+ θ2x2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Ich habe einen Prädiktor ( ) und eine Antwortvariable ( ), Meeres- und Binnenfischfang von 1950 bis 2011. Ich möchte, dass...

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Parametrisches, semiparametrisches und nichtparametrisches Bootstrapping für gemischte Modelle

Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode:...

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten

Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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R: Berechnung des Mittelwerts und des Standardfehlers des Mittelwerts für Faktoren mit lm () vs. direkte Berechnung - bearbeitet

Beim Umgang mit Daten mit Faktoren kann R verwendet werden, um die Mittelwerte für jede Gruppe mit der Funktion lm () zu berechnen. Dies gibt auch die Standardfehler für die geschätzten Mittelwerte an. Dieser Standardfehler unterscheidet sich jedoch von dem, was ich aus einer manuellen Berechnung...

r categorical-data mean lm

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Gleichzeitige Heteroskedastizität und schwere Schwänze in einem Regressionsmodell

Ich versuche, mithilfe der Regression ein Vorhersagemodell zu erstellen. Dies ist das Diagnosediagramm für das Modell, das ich durch die Verwendung von lm () in R erhalte: Was ich aus dem QQ-Diagramm gelesen habe, ist, dass die Residuen eine starke Verteilung haben, und das Diagramm Residuen gegen...

regression residuals heteroscedasticity robust rlm

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Unterschied zwischen linearem Modell und linearer Regression

Ich interessiere mich für den Unterschied zwischen einer linearen Regression und einem linearen Modell. Nach meinem Verständnis gehört die lineare Regression zu einer größeren Familie linearer Modelle, aber beide Begriffe werden häufig als Synonyme verwendet. Nun wurde mir vorgeschlagen, eine...

regression linear-model lm

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Vergleichen von Gruppen in FE-Modellen mit wiederholten Messungen mit einer verschachtelten Fehlerkomponente, geschätzt unter Verwendung von plm

Ich habe einige Modelle mit festen Effekten und wiederholten Messungen mit einer verschachtelten Fehlerkomponente geschätzt, die auf Gruppierungsvariablen basieren, dh nicht verschachtelten Modellen, die plm verwenden . Ich bin jetzt interessiert daran Testen Sie, ob die vollständigen Modelle...

r hypothesis-testing repeated-measures nested-data plm