J'ai fait des recherches sur le package de souris et je n'ai pas encore découvert de moyen d'utiliser les multiples imputations pour créer un modèle Cox, puis valider ce modèle avec la fonction du package rmsvalidate() . Voici un exemple de code de ce que j'ai jusqu'à présent, en utilisant...
J'essaie d'effectuer une analyse de croissance de classe latente (LCGA) et / ou des modèles de mélange de croissance (GMM) dans R. Les données que j'utilise sont un nombre croissant de fourchettes de référentiels git (variable discrète, non catégorique), comme vous pouvez voir dans cet ensemble de...
Comment puis-je calculer la sensibilité et la spécificité (ou des mesures analogues) d'un test de diagnostic continu pour prédire un résultat continu (par exemple, la pression artérielle) sans dichotomiser le résultat? Des idées? Il semble que les chercheurs l'ont fait en utilisant la modélisation...
J'ai des problèmes à trouver une solution concernant la façon d'exécuter un test post-hoc (Tukey HSD) après une ANOVA à mesures répétées à 2 facteurs (tous deux intra-sujets) en R. Pour l'ANOVA, j'ai utilisé la fonction aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Après avoir...
J'utilise le lme4package dans R pour faire de la modélisation logistique à effets mixtes. J'ai cru comprendre que la somme de chaque effet aléatoire devait être nulle. Lorsque je crée des modèles mixtes linéaires de jouets à l'aide de lmer, les effets aléatoires sont généralement < confirmant ma...
J'essaie de comprendre quelle est la différence entre un HMM standard et un HMM bayésien. Wikipedia mentionne brièvement à quoi ressemble le modèle, mais j'ai besoin d'un tutoriel plus détaillé. Quelqu'un connaît-il un document ou une mise en œuvre que je peux consulter? J'ai également des...
J'essaie d'exécuter une régression de Cox sur un échantillon de données de 2 000 000 lignes comme suit en utilisant uniquement R. Il s'agit d'une traduction directe d'un PHREG dans SAS. L'échantillon est représentatif de la structure de l'ensemble de données d'origine. ## library(survival) ###...
De Wikipédia Le modèle linéaire général (GLM) est un modèle linéaire statistique. Il peut être écrit comme 1 où est une matrice avec une série de mesures multivariées, est une matrice qui pourrait être une matrice de conception , est une matrice contenant des paramètres qui sont généralement à...
Ainsi, il me semble que la fonction de pondération en lm donne aux observations plus de poids plus la valeur de «poids» de l'observation associée est grande, tandis que la fonction lme en lme fait exactement le contraire. Cela peut être vérifié avec une simulation simple. #make 3 vectors- c is used...
Ceci est un spin-off de cette question: comment comparer deux groupes avec plusieurs mesures pour chaque individu avec R? Dans les réponses (si j'ai bien compris), j'ai appris que la variance intra-sujet n'affecte pas les inférences faites sur les moyennes de groupe et il est correct de simplement...
Ma question générale est: pourquoi utiliser à la bayesglmplace d'autres méthodes de classification? Remarque: Je ne m'intéresse qu'à la prédiction. J'ai une quantité décente de données (~ 100 000 obs.). J'ai l'impression que la taille de l'échantillon est suffisamment grande pour que les paramètres...
La subitisation est l'énumération rapide et précise des affichages à faible numérosité, qui se distingue du comptage par une forte non-linéarité dans le tracé des temps de réponse. Vous trouverez ci-dessous un graphique représentatif de Watson, DG, Maylor, EA et Bruce, LAM (2007). Notez que les...
J'essaie de trouver un modèle en utilisant la régression binomiale négative (GLM binomial négatif). J'ai une taille d'échantillon relativement petite (supérieure à 300) et les données ne sont pas mises à l'échelle. J'ai remarqué qu'il existe deux façons de mesurer la qualité de l'ajustement - l'une...
Existe-t-il de toute façon que je peux exécuter LASSO avec une régression binomiale négative sur R? J'effectue une régression binomiale négative sur mon ensemble de données car les données sont trop dispersées pour imposer une régression de poisson. Pendant ce temps, je suis également confronté à...
J'ai le tableau suivant dans R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame")...
J'ai le modèle linéaire généralisé suivant. L'objet glmDVest modélisé comme une proportion de succès sur le total des essais. Les objets x_isont des variables continues. À quoi cela ressemble-t-il en notation mathématique? winp.glm = glm(glmDV ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7, data=myData,...
J'ai un ensemble de données sur lequel j'essaie de faire une régression, et échoue. La situation: Des milliers d'opérateurs de robots de combat se battent entre eux à l'aide de robots de combat. Certains robots de combat sont forts et puissants, et d'autres sont faibles; les plus forts gagnent plus...
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle...
Je travaille sur des modèles de données de comptage gonflés à zéro en utilisant le psclpackage. Je me demande simplement pourquoi il n'y a pas de développement de modèles pour les modèles de données de comptage gonflés! Aussi pourquoi il n'y a pas de développement de modèles de données de comptage...
Soit une fonction qui, compte tenu d'une hypothèse renvoie l'erreur de généralisation pour cet fixe .E(h)E(h)\mathcal{E(h)}hhhhhh Je lisais quelques notes sur la sélection du modèle et l'erreur de généralisation et il disait: "Si nous avions accès à , il n'y aurait pas de problème de sélection de...