Ich habe ein Regressionsmodell, das so aussieht:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y = \beta_0+\beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 +\beta_{12}X_1X_2+\beta_{13}X_1X_3+\beta_{123}X_1X_2X_3 ... oder in R-Notation: y ~ x1 + x2 + x3 + x1:x2 +...
Verfügt Stan (insbesondere Rstan) über integrierte Einrichtungen zur Erzeugung prädiktiver posteriorer Verteilungen? Es ist nicht schwer, die Verteilung aus der Stan-Passform zu generieren, aber ich möchte das Rad lieber nicht neu
Ich frage mich, ob es eine gute Möglichkeit gibt, das Clustering-Kriterium basierend auf der BIC-Formel für eine k-Mittelwert-Ausgabe in R zu berechnen. Ich bin etwas verwirrt darüber, wie ich diesen BIC berechnen soll, damit ich ihn mit anderen Clustering-Modellen vergleichen kann. Derzeit...
Ich untersuche die psychometrischen Eigenschaften einer 10-Punkte-Selbstberichtsmaßnahme. Ich habe ungefähr 400 Fälle in zwei unabhängigen Proben. Die Gegenstände werden auf 4-Punkte-Likert-Skalen vervollständigt. Eine EFA unterstützt eindeutig eine Ein-Faktor-Lösung (z. B. erster Eigenwert über 6,...
Kennt jemand eine Funktion oder ein R-Paket, das mir helfen kann, z-Werte in Perzentil-Werte umzuwandeln? Das endgültige Ziel besteht darin, eine Gruppe von Befragten anhand der Höhe ihrer Z-Werte in vier Kategorien einzuteilen oder einzustufen (20% niedrigste Werte, 30%, 30%, 20% höchste Werte)....
Während ich mit ARIMA-Modellen in die Prognose einsteige, versuche ich zu verstehen, wie ich eine auf ARIMA basierende Prognose verbessern kann, die mit Saisonalität und Drift übereinstimmt. Meine Daten sind die folgenden Zeitreihen (über 3 Jahre, mit klarem Aufwärtstrend und sichtbarer...
Ich arbeite also mit logistischen Regressionsmodellen in R. Obwohl ich noch neu in der Statistik bin, habe ich das Gefühl, dass ich inzwischen ein gewisses Verständnis für Regressionsmodelle habe, aber es gibt immer noch etwas, das mich stört: Wenn Sie sich das verknüpfte Bild ansehen, sehen Sie...
Ich möchte zufällige Daten aus einer eingeschränkten Normalverteilung mit R generieren. Zum Beispiel möchte ich vielleicht eine Variable aus einer Normalverteilung mit simulieren mean=3, sd= 2und alle Werte größer als 5 werden aus derselben Normalverteilung neu abgetastet. Für die allgemeine...
In R, wenn ich die lm()Funktion folgendermaßen aufrufe: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Das gibt mir ein lineares Modell der Antwortvariablen mit var1, var2und die Interaktion zwischen ihnen. Wie genau interpretieren wir den Interaktionsterm jedoch numerisch? Die...
Bestrafte Modelle können verwendet werden, um Modelle zu schätzen, bei denen die Anzahl der Parameter gleich oder sogar größer als die Stichprobengröße ist. Diese Situation kann in logarithmisch linearen Modellen großer, spärlicher Tabellen mit kategorialen oder Zähldaten auftreten. In diesen...
Ich suche nach der richtigen Gleichung, um die gewichtete unverzerrte Stichproben-Kovarianz zu berechnen. Internetquellen sind zu diesem Thema ziemlich selten und verwenden alle unterschiedliche Gleichungen. Die wahrscheinlichste Gleichung, die ich gefunden habe, ist folgende: qj k= ∑N.i = 1wich(...
EDIT: Seit diesem Beitrag machen, ich habe mit einem zusätzlichen Beitrag verfolgt hier . Zusammenfassung des folgenden Textes: Ich arbeite an einem Modell und habe lineare Regression, Box Cox-Transformationen und GAM ausprobiert, aber keine großen Fortschritte erzielt Mit Rarbeite ich derzeit an...
Die Situation Ich habe einen Datensatz mit einem abhängigen und einer unabhängigen Variablen x . Ich möchte eine kontinuierliche stückweise lineare Regression mit k bekannten / festen Haltepunkten anpassen, die bei ( a 1 , a 2 , … , a k ) auftreten . Die Breakpoins sind ohne Unsicherheit bekannt,...
Ich habe ein feines randomForestKlassifizierungsmodell, das ich in einer Anwendung verwenden möchte, die die Klasse eines neuen Falls vorhersagt. Dem neuen Fall fehlen zwangsläufig Werte. Predict funktioniert als solches für NAs nicht. Wie soll ich das dann machen? data(iris) # create first the...
Ich möchte die Verwendung der Monte-Carlo-Simulation in der chisq.test()Funktion in R verstehen . Ich habe eine qualitative Variable mit 128 Stufen / Klassen. Meine Stichprobengröße beträgt 26 (ich konnte nicht mehr "Einzelpersonen" befragen). Also werde ich natürlich einige Level mit 0...
Hintergrund In einer Arbeit von Epstein (1991): Um tägliche klimatologische Werte aus monatlichen Mitteln zu erhalten , werden die Formulierung und ein Algorithmus zur Berechnung der Fourier-Interpolation für periodische und geradzahlige Werte angegeben. In der Arbeit geht es darum , durch...
Ich bin kein Experte, also vergib mir, wenn ein Teil der Terminologie etwas ungeschickt ist. Gerne stellen wir Ihnen bei Bedarf weitere Informationen zur Verfügung. Ich habe zwei Vektoren mit 50 gepaarten numerischen Werten in R. Ich möchte einen zweiseitigen Randomisierungs- oder Permutationstest...
Ich führe eine Metaanalyse der Effektgrößen d in R unter Verwendung des Metafor-Pakets durch. d repräsentiert Unterschiede in den Gedächtniswerten zwischen Patienten und Gesunden. Einige Studien berichten jedoch nur über Unterpunkte des interessierenden Maßes d (z. B. mehrere unterschiedliche...
Dies mag vielleicht eine dumme Frage sein, aber wenn Sie ein Modell mit Caret erstellen und so etwas wie LOOCVoder (noch genauer) verwenden LGOCV, was ist der Vorteil der Aufteilung von Daten in Zug- und Testsätze, wenn dies im Wesentlichen der Kreuzvalidierungsschritt ist macht sowieso? Ich habe...
Ich habe solche Modelle: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- lm(y ~ x)...