Comment calculez-vous l'a priori approprié si vous avez l'erreur de mesure d'un instrument? Ce paragraphe est tiré du livre de Cressie "Statistiques pour les données spatio-temporelles": Il arrive souvent que certaines informations préalables soient disponibles concernant la variance des erreurs de...
Considérez le code R suivant: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Comme vous pouvez le voir, j'ai conçu les données de manière...
J'ai une distribution d'échantillons avec un petit nombre de valeurs dans chacun (moins de ). J'ai calculé la médiane de chaque échantillon, que je veux comparer avec un modèle et obtenir la différence entre le modèle et la médiane de chaque échantillon. Pour avoir un résultat cohérent, j'ai besoin...
J'ai du mal à obtenir des résultats équivalents entre un aovmodèle de mesures répétées inter-intra et un lmermodèle mixte. Mes données et mon script se présentent comme suit data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST...
Je veux calculer / évaluer la convolution g( x ) = ∫réF( x - t ) ϕ ( t ) dt ,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, où est une densité et est une fonction lisse à support compact . La convolution n'est pas disponible sous forme fermée et je dois l'intégrer numériquement. Ma question...
J'ai utilisé la fonction «polr» dans le package MASS pour exécuter une régression logistique ordinale pour une variable de réponse catégorielle ordinale avec 15 variables explicatives continues. J'ai utilisé le code (illustré ci-dessous) pour vérifier que mon modèle répond à l'hypothèse de cotes...
La version courte hors contexte Soit une variable aléatoire avec CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y >...
Dans un modèle mixte linéaire généralisé logistique (famille = binôme), je ne sais pas comment interpréter la variance à effets aléatoires: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 Comment interpréter ce résultat...
J'ai trois variables macroéconomiques (ICS - sentiment des consommateurs, ER - taux d'emploi, DGO - commande de biens durables) et j'ai effectué des tests de causalité de Granger en R sur eux. Je ne sais pas vraiment comment interpréter les résultats d'un test de Granger. Quelqu'un pourrait-il...
J'essaie d'estimer l'effet moyen du traitement à partir de données d'observation en utilisant la pondération du score de propension (spécifiquement IPTW). Je pense que je calcule correctement l'ATE, mais je ne sais pas comment calculer l'intervalle de confiance de l'ATE tout en tenant compte des...
J'ai des données de la conception expérimentale suivante: mes observations sont des décomptes du nombre de succès ( K) sur le nombre correspondant d'essais ( N), mesurés pour deux groupes comprenant chacun des Iindividus, à partir de Ttraitements, où dans chaque combinaison de facteurs il y a des...
J'ai le jeu de données simple suivant avec deux variables continues; c'est à dire: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 J'ai besoin de réorganiser les données de manière à ce que la corrélation entre les...
J'essayais de réapprendre les statistiques bayésiennes (à chaque fois que je pensais l'avoir enfin, quelque chose d'autre apparaissait que je n'avais pas envisagé plus tôt ...) mais il n'était pas clair (pour moi) quel était le processus de génération de données dans le cadre bayésien est en fait....
Lors de la sélection d'un nombre approprié de nœuds pour un GAM, on peut vouloir prendre en compte le nombre de données et d'incréments sur l'axe des x. Et si nous avons 100 incréments sur l'axe des x avec 1000 points de données à chaque incrément. L'info ici dit: S'ils ne sont pas fournis, les...
Lors de l'estimation des paramètres avec MAP, pourquoi est-il écrit que nous estimons le "mode"? Je pensais que ce serait le moyen de la distribution
Je recherche un package pour m'aider à résoudre certains problèmes d'optimisation quadratique et je vois qu'il existe au moins une demi-douzaine de packages différents. Selon cette page: QP (programmation quadratique, 90C20): cplexAPI , kernlab , limSolve , LowRankQP , quadprog , Rcplex , Rmosek...
Mes données brutes consistent en une série chronologique de 60 jours avec une tendance à la baisse. Les données sont hebdomadaires, la fréquence est donc réglée sur 7. J'ai calculé la différence des données qui ressemble à ceci Lorsque je lance des tracés ACF et PACF sur la différence, il semble...
J'utilise la decomposefonction dans Ret propose les 3 composantes de ma série chronologique mensuelle (tendance, saisonnière et aléatoire). Si je trace le graphique ou regarde le tableau, je peux clairement voir que la série chronologique est affectée par la saisonnalité. Cependant, lorsque je...
Supposons que dans une analyse de régression dans R, j'ai une variable indépendante de type de facteur avec 3 niveaux dans mon jeu de données de train. Mais dans l'ensemble de données de test, la même variable de facteur a 5 niveaux. Par conséquent, je ne peux pas prédire les valeurs de réponse...
J'essaie de comprendre la sortie de l'analyse des composants principaux effectuée comme suit: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4...