Disons que nous devons les GLMM mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) Ces modèles ne sont pas imbriqués dans le sens habituel de: a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A + B + (1|g), data = dat) donc nous ne...
L'article The Odds, Continually Updated mentionne l'histoire d'un pêcheur de Long Island qui doit littéralement sa vie à Bayesian Statistics. Voici la version courte: Il y a deux pêcheurs sur un bateau au milieu de la nuit. Pendant que l'un est endormi, l'autre tombe dans l'océan. Le bateau...
Apparemment, le coefficient de corrélation de Pearson est paramétrique et le rho de Spearman n'est pas paramétrique. J'ai du mal à comprendre cela. Si je comprends bien, Pearson est calculé comme et Spearman est calculé de la même manière, sauf que nous substituons toutes les valeurs à leurs...
J'ai un tracé des valeurs résiduelles d'un modèle linéaire en fonction des valeurs ajustées où l'hétéroscédasticité est très claire. Cependant, je ne sais pas comment je dois procéder maintenant, car pour autant que je sache, cette hétéroscédasticité rend mon modèle linéaire invalide. (Est-ce...
Ce poste concerne un événement en évolution rapide. Je suis tombé sur une question de 2012 qui avait une très bonne discussion sur Julia comme alternative à R / Python pour différents types de travaux statistiques. Voici la question originale de 2012 sur la promesse de Julia Malheureusement, Julia...
CrossValidated a plusieurs questions sur le moment et la manière d'appliquer la correction du biais des événements rares par King et Zeng (2001) . Je cherche quelque chose de différent: une démonstration minimale basée sur la simulation que le biais existe. En particulier, King et Zeng State "......
Je construis un modèle VAR pour prévoir le prix d'un actif et je voudrais savoir si ma méthode est statistiquement solide, si les tests que j'ai inclus sont pertinents et si d'autres sont nécessaires pour assurer une prévision fiable basée sur mes variables d'entrée. Ci-dessous se trouve mon...
Donc dans une distribution normale, nous avons deux paramètres: la moyenne et la variance σ 2 . Dans le livre Pattern Recognition and Machine Learning , il apparaît tout à coup un hyperparamètre λ dans les termes de régularisation de la fonction d'erreur.μμ\muσ2σ2\sigma^2λλ\lambda Que sont les...
Le moignon de décision est un arbre de décision avec une seule division. Il peut également être écrit comme une fonction par morceaux. Par exemple, supposons que xxx est un vecteur, et x1x1x_1 est le premier composant de , dans le cadre de la régression, un moignon de décision peut êtrexxx...
J'ai un ensemble de données de 140000 exemples et 30 fonctionnalités pour lesquelles je forme plusieurs classificateurs pour une classification binaire (SVM, régression logistique, forêt aléatoire, etc.) Dans de nombreux cas, le réglage hyperparamétrique de l'ensemble de données à l'aide de la...
Je voudrais tester l'hypothèse que deux échantillons sont tirés de la même population, sans faire d'hypothèses sur la distribution des échantillons ou la population. Comment dois-je procéder? D'après Wikipédia, j'ai l'impression que le test de Mann Whitney U devrait convenir, mais il ne semble pas...
Ma compréhension est que lorsque vous utilisez une approche bayésienne pour estimer les valeurs des paramètres: La distribution postérieure est la combinaison de la distribution antérieure et de la distribution de vraisemblance. Nous simulons cela en générant un échantillon à partir de la...
J'utilise la régression de crête sur des données hautement multicollinéaires. En utilisant OLS, j'obtiens de grandes erreurs standard sur les coefficients en raison de la multicolinéarité. Je sais que la régression de crête est un moyen de résoudre ce problème, mais dans toutes les implémentations...
Je suis l'auteur du package ez pour R, et je travaille sur une mise à jour pour inclure le calcul automatique des rapports de vraisemblance (LR) dans la sortie des ANOVA. L'idée est de fournir un LR pour chaque effet qui est analogue au test de cet effet que l'ANOVA réalise. Par exemple, le LR pour...
La puissance d'une régression logistique et d'un test t est-elle équivalente? Dans l'affirmative, elles devraient être «équivalentes à la densité de données», ce qui signifie que le même nombre d'observations sous-jacentes donne la même puissance, étant donné un alpha fixe de 0,05. Considérons deux...
Bonjour, j'ai deux problèmes qui sonnent comme des candidats naturels pour les modèles multiniveaux / mixtes, que je n'ai jamais utilisés. La plus simple et que j'espère essayer en introduction est la suivante: les données ressemblent à de nombreuses lignes du formulaire x y innergroup outergroup...
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Considérez le graphique suivant: x <- 1:100 y1 <- rnorm(100) y2 <- rnorm(100)+100...
J'utilise R. Chaque jour. Je pense qu'en termes de data.frames, la famille de fonctions apply (), la programmation orientée objet, la vectorisation et les géométries / esthétiques ggplot2. Je viens de commencer à travailler pour une organisation qui utilise principalement SAS. Je sais qu'il existe...
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Je voudrais utiliser R pour tracer quelque chose comme ceci: Il semblerait possible mais très...
Prenons l'exemple suivant: set.seed(342) x1 <- runif(100) x2 <- runif(100) y <- x1+x2 + 2*x1*x2 + rnorm(100) fit <- lm(y~x1*x2) Cela crée un modèle de y basé sur x1 et x2, en utilisant une régression OLS. Si nous souhaitons prédire y pour un x_vec donné, nous pourrions simplement...