Ich konnte nicht herausfinden, wie eine lineare Regression in R in für ein Design mit wiederholten Kennzahlen durchgeführt werden kann. In einer früheren Frage (die noch nicht beantwortet wurde) wurde mir vorgeschlagen, keine lmgemischten Modelle zu verwenden , sondern diese zu verwenden. Ich habe...
Ich möchte die vorhergesagte Überlebensfunktion für ein proportionales Cox-Gefährdungsmodell mit fragilen Begriffen berechnen [unter Verwendung des Überlebenspakets]. Es scheint, dass die vorhergesagte Überlebensfunktion nicht berechnet werden kann, wenn sich Gebrechlichkeitsterme im Modell...
Wie kann ich Modelle mit unterschiedlichen Verknüpfungsfunktionen vergleichen, wenn dieselben Kovariaten und Verteilungsfamilien verwendet werden? Ich denke, die richtige Antwort hier ist "AIC / BIC", aber ich bin nicht 100% sicher. Ist es möglich, verschachtelte Modelle zu haben, wenn sie einen...
Ich habe einen Datensatz erhalten, der die Anzahl der Auszeichnungen enthält, die von Schülern einer High School erhalten wurden. Zu den Prädiktoren für die Anzahl der Auszeichnungen gehören die Art des Programms, in dem der Schüler eingeschrieben war, und die Punktzahl für die Abschlussprüfung in...
Ich kenne Notationen wie: wobeiβ0j=β0+uyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eijyij=β0+βixij+uj+eij=β0j+βixij+eij\begin{align} y_{ij} &= \beta_0 + \beta_i x_{ij} + u_j + e_{ij}\\ &= \beta_{0j} + \beta_i x_{ij} + e_{ij} \end{align} , undβ0j=β0+ujβ0j=β0+uj\beta_{0j}=\beta_{0}+u_j...
Ich habe einen Datensatz mit 8000 Clustern und 4 Millionen Beobachtungen. Leider läuft meine Statistiksoftware Stata ziemlich langsam, wenn sie ihre Paneldatenfunktion für die logistische Regression verwendet: xtlogitSelbst bei einer Teilstichprobe von 10%. Bei Verwendung der Nonpanel-...
Was erklärt die Unterschiede in p-Werten im Folgenden aovund lmruft auf? Liegt der Unterschied nur an unterschiedlichen Arten von Quadratsummenberechnungen? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2))
Ich führe ein verallgemeinertes lineares Modell durch, bei dem ich eine andere als die normale Familie angeben muss. Wie ist die erwartete Verteilung der Residuen? Sollen die Residuen beispielsweise normal verteilt
Ich möchte verstehen, was der folgende Code tut. Die Person, die den Code geschrieben hat, arbeitet hier nicht mehr und ist fast vollständig undokumentiert. Ich wurde gebeten, es von jemandem zu untersuchen, der denkt " es ist ein bayesianisches logistisches Regressionsmodell ". bglm <-...
Was sind Parameter start, etastart, mustartin der GLM () Funktion ? Ich habe in den Dokumenten und im Internet gesucht, aber keine klare Erklärung gefunden, was dies bedeutet. Es ähnelt den bayesianischen "Anfangswerten" für die Ketten, aber ich bezweifle, dass dies zusammenhängt, da die Funktion...
Betrachten sie ein lineares unbeobachteten Effekt - Modell des Typs: yit=Xitβ+ci+eityit=Xitβ+ci+eity_{it} = X_{it}\beta + c_{i} + e_{it} wobei ccc eine unbeobachtet aber zeitinvariante Charakteristik und eee ist ein Fehler, iii und ttt - Index Einzelbeobachtungen und die Zeit, beziehungsweise....
Ich habe einen Zeitreihendatensatz, an den ich ein Hidden Markov Model (HMM) anpasse, um die Anzahl der latenten Zustände in den Daten abzuschätzen. Mein Pseudocode dafür ist der folgende: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states =...
Ich rüste glmereinige Geschäftsdaten mit einem Zufallseffektmodell aus . Ziel ist es, die Vertriebsleistung nach Händlern unter Berücksichtigung regionaler Unterschiede zu analysieren. Ich habe folgende Variablen: distcode: Distributor ID, mit ca. 800 Ebenen region: Geografische ID der obersten...
Ich hatte den Eindruck, dass die Funktion lmer()im lme4Paket keine p-Werte erzeugt (siehe lmer, p-Werte und so weiter) ). Ich habe stattdessen MCMC-generierte p-Werte wie folgt verwendet: Signifikanter Effekt im lme4gemischten Modell und diese Frage: In der Ausgabe von lmer()im lm4Paket in können...
Ich habe Daten korreliert und verwende ein logistisches Regressionsmischeffektmodell, um den individuellen (bedingten) Effekt für einen interessierenden Prädiktor abzuschätzen. Ich weiß, dass bei Standard-Marginalmodellen die Rückschlüsse auf Modellparameter unter Verwendung des Wald-Tests für die...
Bei Verwendung natürlicher (dh eingeschränkter) kubischer Splines sind die erzeugten Basisfunktionen hochgradig kollinear, und bei Verwendung in einer Regression scheinen sich sehr hohe VIF-Statistiken (Varianzinflationsfaktor) zu ergeben, die Multikollinearität signalisieren. Wenn man den Fall...
Aus meinen Ergebnissen geht hervor, dass GLM Gamma die meisten Annahmen erfüllt, aber ist es eine lohnende Verbesserung gegenüber dem logarithmisch transformierten LM? Die meiste Literatur, die ich gefunden habe, befasst sich mit Poisson- oder Binomial-GLMs. Ich fand den Artikel EVALUIERUNG VON...
Für ein lineares Gauß-Modell Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma G bei dem angenommen wird, dass μμ\mu in einem Vektorraum WWW und GGG die Standardnormalverteilung auf RnRn\mathbb{R}^n , ist die Statistik des FFF Tests für H0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\} wobei U⊂WU⊂WU \subset W ist ein Vektorraum, eine...
Ich versuche, die log-Wahrscheinlichkeit für eine verallgemeinerte nichtlineare Regression der kleinsten Quadrate für die Funktion f ( x ) = β 1 zu berechnenoptimiert durch dieFunktion im R-Paketunter Verwendung der Varianz-Kovarianz-Matrix, die durch Abstände auf einem phylogenetischen Baum unter...
Ich habe einen sehr kleinen Datensatz zur Bienenfülle, den ich nur schwer analysieren kann. Es handelt sich um Zählungsdaten, und fast alle Zählungen erfolgen in einer Behandlung, wobei die meisten Nullen in der anderen Behandlung vorkommen. Es gibt auch einige sehr hohe Werte (jeweils einer an...