Est-il possible d'effectuer une analyse de puissance pour le test Kruskal-Wallis et Mann-Whitney U? Si oui, existe-t-il des packages / fonctions R qui
J'ai lu quelques explications sur les propriétés des modèles linéaires par rapport aux modèles non linéaires, mais je ne sais toujours pas si un modèle disponible est linéaire ou non linéaire. Par exemple, le modèle suivant est-il linéaire ou non linéaire? yt= β0+ β1B ( L ; θ ) Xt+...
J'ai travaillé sur un modèle logistique et j'ai des difficultés à évaluer les résultats. Mon modèle est un logit binomial. Mes variables explicatives sont: une variable catégorielle à 15 niveaux, une variable dichotomique et 2 variables continues. Mon N est grand> 8000. J'essaie de modéliser la...
Je me rends compte que c'est probablement une question très simple, mais après avoir cherché, je ne trouve pas la réponse que je cherche. J'ai un problème où j'ai besoin de normaliser les variables exécutez la (régression de crête) pour calculer les estimations de crête des bêtas. J'ai ensuite...
D'après mes résultats, il apparaît que GLM Gamma répond à la plupart des hypothèses, mais est-ce une amélioration intéressante par rapport au LM transformé en log? La plupart de la littérature que j'ai trouvée traite des GLM de Poisson ou binomiaux. J'ai trouvé l'article ÉVALUATION DES HYPOTHÈSES...
Je voudrais utiliser l'imputation pour remplacer les valeurs manquantes dans mon ensemble de données sous certaines contraintes. Par exemple, j'aimerais que la variable imputée x1soit supérieure ou égale à la somme de mes deux autres variables, disons x2et x3. Je veux aussi x3être imputé par ou 0ou...
Dans R (2.15.2), j'ai monté une fois un ARIMA (3,1,3) sur une série temporelle et une fois un ARMA (3,3) sur la série temporelle une fois différenciée. Les paramètres ajustés diffèrent, ce que j'ai attribué à la méthode d'ajustement dans ARIMA. De plus, l'ajustement d'un ARIMA (3,0,3) sur les mêmes...
J'ai effectué une régression multiple dans laquelle le modèle dans son ensemble est significatif et explique environ 13% de la variance. Cependant, je dois trouver la quantité de variance expliquée par chaque prédicteur significatif. Comment puis-je faire cela en utilisant R? Voici quelques...
Supposons que sont des variables aléatoires iid qui suivent la distribution de Poisson avec la moyenne . Comment puis-je prouver qu'il n'y a pas d'estimateur non biaisé de la quantité ?X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Je comprends le principe de base derrière l'algorithme pour LLE se compose de trois étapes. Trouver le voisinage de chaque point de données par une métrique telle que k-nn. Trouvez des poids pour chaque voisin qui dénotent l'effet du voisin sur le point de données. Construire l'incorporation de...
J'utilise la bibliothèque R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) pour calculer le test de Dunnett. J'utilise le script ci-dessous: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <-
Existe-t-il un conjugué préalable pour la distribution de Laplace ? Sinon, existe-t-il une expression de forme fermée connue qui se rapproche de la valeur postérieure pour les paramètres de la distribution de Laplace? J'ai beaucoup cherché sur Google sans succès, donc ma supposition actuelle est...
J'ai écrit du code qui peut effectuer le filtrage de Kalman (en utilisant un certain nombre de filtres de type Kalman différents [Information Filter et al.]) Pour l'analyse linéaire de l'espace d'état gaussien pour un vecteur d'état à n dimensions. Les filtres fonctionnent très bien et j'obtiens...
J'ai lu sur le test t de Student, mais il semble fonctionner lorsque nous pouvons supposer que les distributions d'origine sont normalement distribuées. Dans mon cas, ils ne le sont certainement pas. De plus, si j'ai 13 distributions, dois-je faire des 13^2tests?
Je comprends le concept de mise à l'échelle de la matrice de données à utiliser dans un modèle de régression linéaire. Par exemple, dans R, vous pouvez utiliser: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Ma seule question est, pour les nouvelles observations pour lesquelles je veux prédire les...
L'erreur type du terme d'interception ( β 0 ) dans est donnée par où est la moyenne de la .β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilonSE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑ni=1(xi−x¯)2]SE(β^0)2=σ2[1n+x¯2∑i=1n(xi−x¯)2]SE(\hat{\beta}_0)^2 =
Je travaille dans R grâce à un excellent tutoriel PCA par Lindsay I Smith et je suis coincé dans la dernière étape. Le script R ci-dessous nous amène à l'étape (à la p.19) où les données originales sont reconstruites à partir de la composante principale (singulière dans ce cas), ce qui devrait...
Si une variable de facteur (par exemple, le sexe avec les niveaux M et F) est utilisée dans la formule glm, des variables fictives sont créées et peuvent être trouvées dans le résumé du modèle glm avec leurs coefficients associés (par exemple, genderM) Si, au lieu de compter sur R pour diviser le...
On m'a posé cette question avec dans une interview. Y a-t-il une réponse «correcte»?( n , k ) = ( 400 , 220 )(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) Supposons que les lancers soient iid et que la probabilité des têtes soit . La distribution du nombre de têtes en 400 lancers devrait alors être proche de...
J'ai analysé certaines données à l'aide de la modélisation linéaire à effets mixtes dans R. Je prévois de faire une affiche avec les résultats et je me demandais simplement si quelqu'un expérimenté avec les modèles à effets mixtes pourrait suggérer les tracés à utiliser pour illustrer les résultats...