Questions marquées «logit»

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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?

Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...

r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models
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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes

Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4)...

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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La non-stationnarité dans logit / probit est-elle importante?

Je voudrais demander - j'utilise logit pour rechercher si certaines variables améliorent le risque de crise monétaire. J'ai des données annuelles de 1980 pour de nombreux pays (panel déséquilibré), la variable muette est 1 si les crises monétaires ont commencé (selon ma définition), 0 sinon. Les...

logit probit
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Test post hoc dans une conception mixte 2x3 ANOVA utilisant SPSS?

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...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka