J'ai googlé et recherché sur stats.stackexchange mais je ne trouve pas la formule pour calculer un intervalle de confiance à 95% pour une valeur pour une régression linéaire. Quelqu'un peut-il le fournir?R2R2R^2 Mieux encore, disons que j'ai exécuté la régression linéaire ci-dessous dans R. Comment...
Ma question concerne une technique de calcul exploitée dans geoR:::.negloglik.GRFou geoR:::solve.geoR. Dans une configuration de modèle mixte linéaire: où et sont respectivement les effets fixes et aléatoires. En outre,Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e b Σ = cov ( Y
Je sais que les modèles statistiques traditionnels comme la régression des risques proportionnels de Cox et certains modèles de Kaplan-Meier peuvent être utilisés pour prédire jours jusqu'à la prochaine occurrence d'une panne par exemple d'événements , etc. -à- dire l' analyse de survie Des...
Richard Dawkins a décrit Ronald Fisher comme "le père des statistiques modernes et de la conception expérimentale", une ligne qui est citée dans la biographie Wikipedia de Fisher . Et aussi Anders Hald l'a appelé "un génie qui a presque à lui seul créé les bases de la science statistique moderne"...
Pour autant que je sache, la différence entre le modèle logistique et le modèle de réponse fractionnaire (frm) est que la variable dépendante (Y) dans laquelle frm est [0,1], mais la logistique est {0, 1}. De plus, frm utilise l'estimateur de quasi-vraisemblance pour déterminer ses paramètres....
Comment transformer un résultat fréquentiste en prior bayésien? Considérons le scénario assez générique suivant: Une expérience a été menée dans le passé et un résultat sur un paramètre été mesuré. L'analyse a été réalisée avec une méthodologie fréquentiste. Un intervalle de confiance pour...
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...
Les fonctions CDF empiriques sont généralement estimées par une fonction de pas. Y a-t-il une raison pour laquelle cela se fait de cette manière et non en utilisant une interpolation linéaire? La fonction pas a-t-elle des propriétés théoriques intéressantes qui nous font la préférer? Voici un...
Petit historique Je travaille sur l'interprétation de l'analyse de régression mais je suis vraiment confus quant à la signification de r, r au carré et de l'écart-type résiduel. Je connais les définitions: Caractérisations r mesure la force et la direction d'une relation linéaire entre deux...
Je travaille sur un très gros problème de régression linéaire, avec une taille de données si grande qu'elles doivent être stockées sur un cluster de machines. Il sera beaucoup trop volumineux pour regrouper tous les échantillons dans la mémoire d'une seule machine (même le disque) Pour effectuer la...
Je recherche une référence où il est prouvé que la moyenne harmonique x¯h=n∑ni=11xix¯h=n∑i=1n1xi\bar{x}^h = \frac{n}{\sum_{i=1}^n \frac{1}{x_i}} minimise (en ) la somme des erreurs relatives au carrézzz ∑i=1n((xi−z)2xi).∑i=1n((xi−z)2xi).\sum_{i=1}^n \left( \frac{(x_i -...
Je sais qu'en régression linéaire, la variable de réponse doit être continue mais pourquoi en est-il ainsi? Je n'arrive pas à trouver quoi que ce soit en ligne qui explique pourquoi je ne peux pas utiliser de données discrètes pour la variable de
Douglas Bates déclare que les modèles suivants sont équivalents «si la matrice de variance-covariance pour les effets aléatoires à valeur vectorielle a une forme spéciale, appelée symétrie composée» ( diapositive 91 dans cette présentation ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2...
J'utilise un script. C'est pour les enregistrements de base. J'ai un dataframe qui montre les différentes compositions élémentaires dans les colonnes sur une profondeur donnée (dans la première colonne). Je veux effectuer un PCA avec et je suis confus quant à la méthode de standardisation que je...
Dans R, il existe trois méthodes pour formater les données d'entrée pour une régression logistique à l'aide de la glmfonction: Les données peuvent être dans un format "binaire" pour chaque observation (par exemple, y = 0 ou 1 pour chaque observation); Les données peuvent être au format...
J'ai remarqué que dans de nombreuses applications pratiques, des méthodes basées sur MCMC sont utilisées pour estimer un paramètre même si le postérieur est analytique (par exemple parce que les priors étaient conjugués). Pour moi, il est plus logique d'utiliser des estimateurs MAP plutôt que des...
Les classes prédites à partir de la régression logistique (binaire) sont déterminées en utilisant un seuil sur les probabilités d'appartenance aux classes générées par le modèle. Si je comprends bien, généralement 0,5 est utilisé par défaut. Mais la variation du seuil changera les classifications...
Quelqu'un peut-il rendre compte de son expérience avec un estimateur adaptatif de densité de noyau? (Il existe de nombreux synonymes: adaptatif | variable | largeur variable, KDE | histogramme | interpolateur ...) Une estimation de densité de noyau variable dit "nous faisons varier la largeur du...
J'essaie d'évaluer un test de choix multiple de 20 éléments. Je souhaite effectuer une analyse d'élément telle que celle trouvée dans cet exemple . Donc, pour chaque question, je veux la valeur P et la corrélation avec le total, et la distribution des options sélectionnées. Je ne connais rien aux...
J'ai un grand ensemble de données (20 000 points de données), à partir duquel je veux prélever des échantillons répétés de 10 points de données. Cependant, une fois que j'ai sélectionné ces 10 points de données, je veux qu'ils ne soient plus sélectionnés. J'ai essayé d'utiliser la samplefonction,...