J'ai le tableau suivant dans R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class = "data.frame")...
J'ai un ensemble de données sur lequel j'essaie de faire une régression, et échoue. La situation: Des milliers d'opérateurs de robots de combat se battent entre eux à l'aide de robots de combat. Certains robots de combat sont forts et puissants, et d'autres sont faibles; les plus forts gagnent plus...
Mon projet actuel peut m'obliger à construire un modèle pour prédire le comportement d'un certain groupe de personnes. l'ensemble de données de formation ne contient que 6 variables (id est uniquement à des fins d'identification): id, age, income, gender, job category, monthly spend dans laquelle...
La loi de Beer de la chimie dit que l'absorbance d'un liquide est proportionnelle à la concentration , donc: La chose standard à faire est alors de préparer un ensemble de solutions avec des concentrations connues, de mesurer l'absorbance pour former une `` courbe standard '(une courbe d'étalonnage...
J'essaie de trouver l'estimation MAP d'un modèle par descente de gradient. Mon a priori est gaussien multivarié avec une matrice de covariance connue. Sur le plan conceptuel, je pense que je sais comment faire, mais j'espérais de l'aide pour les détails. En particulier, s'il existe un moyen plus...
Je travaille sur des modèles de données de comptage gonflés à zéro en utilisant le psclpackage. Je me demande simplement pourquoi il n'y a pas de développement de modèles pour les modèles de données de comptage gonflés! Aussi pourquoi il n'y a pas de développement de modèles de données de comptage...
C'est une question assez générique: supposons que je veuille construire un modèle pour prédire la prochaine observation sur la base des observations précédentes ( peut être un paramètre à optimiser expérimentalement). Nous avons donc essentiellement une fenêtre coulissante d'entités d'entrée pour...
J'ai un ensemble de données avec une variable de réponse binaire (survie) et 3 variables explicatives ( A= 3 niveaux, B= 3 niveaux, C= 6 niveaux). Dans cet ensemble de données, les données sont bien équilibrées, avec 100 individus par ABCcatégorie. J'ai déjà étudié l'effet de ceux A- ci Bet des...
Comment peut-on objectivement (lire "algorithmiquement") sélectionner un modèle approprié pour effectuer une régression linéaire des moindres carrés simple avec deux variables? Par exemple, disons que les données semblent montrer une tendance quadratique et qu'une parabole est générée, qui...
Je réalise une régression logistique avec variables indépendantes et observations. J'évalue l'ajustement du modèle afin de déterminer si les données répondent aux hypothèses du modèle et ont produit le tracé résiduel groupé suivant à l'aide du package:242424123,996123,996123,996arm R Évidemment, il...
Pour l'analyse de régression, il est souvent utile de connaître le processus de génération de données pour vérifier le fonctionnement de la méthode utilisée. Bien qu'il soit assez simple de le faire pour une régression linéaire simple, ce n'est pas le cas lorsque la variable dépendante doit suivre...
La version générale: J'ai besoin d'estimer où et sont continus et multivariés. Je préfère le faire de manière non paramétrique, car je n'ai pas une bonne forme fonctionnelle en tête et doit être quelque chose comme impartial. Je voulais utiliser un estimateur conditionnel de densité du noyau, mais...
J'ai un résultat avec une censure à droite comme ceci: y<-c(rep(2.83,3), rep(3.17,4), rep(3.83,4), rep(4.17,5), rep(4.83,8), rep(5.5,3), rep(7.17,5), rep(8.17,7), rep(8.83,12), rep(9.5, 12), rep(9.83,17), rep(10.17,30), rep(10.50,100)) où y=10.5sont les bonnes valeurs de censure. Ensuite,...
Considérons une variable de résultat qui comporte quatre catégories claires et ordonnées. Cela semble être une bonne utilisation de la régression logistique ordinale pour estimer les rapports de cotes pour l'effet des covariables sur le déplacement d'un sujet d'un «échelon» dans l'échelle. Mais les...
Le processus de génération de données est: y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Soit une suite de à de...
Lorsque j'utilise des modèles de régression, je me sens réticent à utiliser par défaut des hypothèses d'association linéaire; au lieu de cela, j'aime explorer la forme fonctionnelle des relations entre les variables dépendantes et explicatives en utilisant une régression de lissage non paramétrique...
J'utilise le package metafor dans R. J'ai ajusté un modèle d'effets aléatoires avec un prédicteur continu comme suit SIZE=rma(yi=Ds,sei=SE,data=VPPOOLed,mods=~SIZE) Ce qui donne la sortie: R^2 (amount of heterogeneity accounted for): 63.62% Test of Moderators (coefficient(s) 2): QM(df = 1) =...
Les deux réponses dans ces fils, un et deux affirment queOuiYYdoit être transformé avant d' appliquer toute autre transformation aux prédicteurs. En effet, le chapitre Weisberg sur les transformations se concentre davantage sur DV que sur les prédicteurs, tout comme la page de manuel power carform...
L'estimateur de Theil-Sen m'intéresse, mais lorsque je l'implémente moi-même, je me retrouve avec quelque chose qui évolue comme O (n ^ 2). Selon wikipedia, il peut être calculé exactement en O (n log (n)). Quelqu'un peut-il m'orienter vers une implémentation efficace (python ou mathématique serait...
Je modélise actuellement certaines données à l'aide d'une régression logistique binaire. La variable dépendante a un bon nombre de cas positifs et négatifs - elle n'est pas rare. J'ai également un grand ensemble d'entraînement (> 100 000) et le nombre d'effets principaux qui m'intéresse est...