Il est bien connu qu'une combinaison linéaire de 2 variables normales aléatoires est également une variable normale aléatoire. Y a-t-il des familles de distribution non normales communes (par exemple, Weibull) qui partagent également cette propriété? Il semble y avoir de nombreux contre-exemples....
S'il y a des 0 dans le tableau de contingence et que nous ajustons des modèles imbriqués poisson / loglinear (en utilisant la glmfonction de R ) pour un test de rapport de vraisemblance, devons-nous ajuster les données avant d'ajuster les modèles glm (par exemple, ajouter 1/2 à tous les chefs...
Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <-...
La situation J'ai un ensemble de données avec un dépendant et une variable indépendante . Je veux adapter une régression linéaire continue par morceaux avec points d'arrêt connus / fixes se produisant à . Les breakpoins sont connus sans incertitude, donc je ne veux pas les estimer. Ensuite,...
J'ai des données de la conception expérimentale suivante: mes observations sont des décomptes du nombre de succès ( K) sur le nombre correspondant d'essais ( N), mesurés pour deux groupes comprenant chacun des Iindividus, à partir de Ttraitements, où dans chaque combinaison de facteurs il y a des...
Nous pouvons simuler une régression linéaire sans caractère aléatoire, ce qui signifie que nous faisons au lieu de . Ensuite, si nous ajustons un modèle linéaire, les coefficients seront identiques à la "vérité fondamentale". Voici un exemple.y=Xβy=Xβy=X\betay=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy=X\beta+\epsilon...
J'essaie d'adapter un modèle log-linéaire à un grand nombre de variables à partir de données d'enquête. Il y a certaines raisons pour lesquelles il pourrait être préférable d'adapter les régressions logistiques à ces données. Plusieurs autorités suggèrent que celles-ci sont équivalentes. Cependant,...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
Nous avons ajusté une fonction non linéaire aux données observées. La prochaine étape devrait être l'évaluation de la qualité de l'ajustement de cette fonction (comme pour les modèles linéaires).R2R2R^2 Quels sont les moyens habituels de mesurer cela? Modifier 1: Le montage a été réalisé comme...
J'implémente un classificateur SVM non linéaire avec le noyau RBF. On m'a dit que la seule différence avec un SVM normal était que je devais simplement remplacer le produit scalaire par une fonction du noyau: Je sais comment fonctionne un SVM linéaire normal, c'est-à-dire qu'après avoir résolu le...
Je lis un texte, "Probability and Statistics" de Devore. Je regarde 2 éléments à la page 740: la valeur attendue et la variance de l'estimation deβ1β1\beta_1, qui est le paramètre de pente dans la régression linéaire Ouije=β0+β1Xje+ϵjeYi=β0+β1Xi+ϵiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \epsilon_i....
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...