J'ai le modèle que j'ai besoin d'estimer, avec et \ pi_k \ ge0 \ text {for} k \ geq 1 .Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε,Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε, Y = \pi_0 + \pi_1 X_1 + \pi_2 X_2 + \pi_3 X_3 + \varepsilon, ∑kπk=1 for k≥1∑kπk=1 for k≥1\sum_k \pi_k = 1 \text{ for }k \geq 1πk≥0 for k≥1πk≥0 for k≥1\pi_k\ge0 \text{...
Un rapide coup d' oeil à la page d'aide du générateur de nombres aléatoires de R montre que vous pouvez choisir parmi 7 générateurs prédéfinis ( Wichmann-Hill, Marsaglia-Multicarry, Super-Duper, Mersenne-Twister, Knuth-TAOCP-2002, Knuth-TAOCP, L'Ecuyer-CMRG). ?Random La valeur par défaut est...
J'implémente un classificateur SVM non linéaire avec le noyau RBF. On m'a dit que la seule différence avec un SVM normal était que je devais simplement remplacer le produit scalaire par une fonction du noyau: Je sais comment fonctionne un SVM linéaire normal, c'est-à-dire qu'après avoir résolu le...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
J'ai réussi à créer un réseau neuronal de mes données. Mais je ne suis pas sûr de l'interprétation de la sortie R. J'ai utilisé la commande suivante pour créer un réseau neuronal: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000...
J'ai mesuré deux paramètres (carbone organique dissous DOC = y et décharge = x). Lorsque ces deux variables sont tracées l'une contre l'autre, nous obtenons une boucle d'hystérésis (voir l'exemple de code et l'image). Maintenant, pour une analyse plus approfondie, je voudrais déterminer la zone de...
Je veux calculer le paramètre λλ\lambda de la distribution exponentielle e- λ xe−λxe^{-\lambda x}à partir d'un échantillon de population extrait de cette distribution dans des conditions biaisées. Pour autant que je sache, pour un échantillon de n valeurs, l'estimateur habituel...
Mon ensemble de données comporte les variables suivantes: Traitement (4 types - fixe) Emplacement (8 emplacements - fixe) Position dans l'emplacement (3 positions par emplacement - fixe) Des échantillons sont prélevés dans chaque position (3 échantillons par position aléatoire) Heure (deux heures...
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...
À titre de suivi de la suggestion du modèle pour une régression de Cox avec des covariables dépendantes du temps, voici le tracé de Kaplan Meier qui tient compte de la nature dépendante du temps des grossesses. En d'autres termes, l'ensemble de données est maintenant décomposé en un long ensemble...
Quelqu'un a-t-il un bref exemple pédagogique sur la façon d'utiliser les réseaux de neurones ( nnetdans R par exemple) à des fins de prédiction? Voici un exemple, en R, d'une série chronologique T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Ce n'est...
J'utilise actuellement R pour prédire une série chronologique avec ces instructions: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Comme vous pouvez le voir, j'ai des données toutes les heures, et...
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...
Les données sont constituées de spectres optiques (intensité lumineuse en fonction de la fréquence) enregistrés à différents moments. Les points ont été acquis sur une grille régulière en x (temps), y (fréquence). Afin d'analyser l'évolution du temps à des fréquences spécifiques (une montée rapide,...
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...
Lorsqu'il s'agit de données avec des facteurs, R peut être utilisé pour calculer les moyennes pour chaque groupe avec la fonction lm (). Cela donne également les erreurs types pour les moyennes estimées. Mais cette erreur standard diffère de ce que j'obtiens d'un calcul à la main. Voici un exemple...
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'ai des données qui ressemblent un peu à ceci: ID Status 01 A 02 G 03 E ... ... 100 G Vous voyez l'idée, je pense. J'ai ces données de deux populations distinctes (cohortes) et je veux comparer la distribution de la variable de statut dans une population à la distribution dans une autre. La...
J'ai une question sur la façon dont un statisticien interpréterait normalement une sortie anova. Disons que j'ai une sortie anova de R. > summary(fitted_data) Call: lm(formula = V1 ~ V2) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.74004 -0.33827 0.04062 0.44064 1.22737 Coefficients: Estimate Std. Error t...
Tenter de reproduire les résultats de l'article récemment publié, Aghion, Philippe, John Van Reenen et Luigi Zingales. 2013. «Innovation and Institutional Ownership». American Economic Review, 103 (1): 277-304. (Les données et le code stata sont disponibles sur