Statistiken und Big Data jmp

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Wie richte ich ein multinomiales Logit-Modell in R ein und schätze es?

Ich führte ein multinomiales Logit-Modell in JMP durch und erhielt Ergebnisse, die den AIC sowie Chi-Quadrat-p-Werte für jede Parameterschätzung enthielten. Das Modell hat ein kategoriales Ergebnis und 7 kategoriale erklärende Varianten. Ich passe dann an, was ich dachte, würde dasselbe Modell in R bauen, indem ich die multinomFunktion im nnet- …

20 r logistic multinomial logit jmp

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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab

Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

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Proportionsvergleich mit zwei Stichproben, Schätzung der Stichprobengröße: R vs Stata

Proportionsvergleich mit zwei Stichproben, Schätzung der Stichprobengröße: R vs Stata Ich habe verschiedene Ergebnisse für Stichprobengrößen erhalten, wie folgt: In R. power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Ergebnis: (also 161) für jede Gruppe.n=160.7777n=160.7777n = 160.7777 In Stata sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) Ergebnis: für …

10 r stata sample-size power-analysis jmp

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Intervallzensur

Ich habe eine Intervallzensur-Überlebenskurve mit R, JMP und SAS durchgeführt. Beide gaben mir identische Grafiken, aber die Tabellen unterschieden sich ein wenig. Dies ist die Tabelle, die JMP mir gegeben hat. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 0.5000 0.2485 28.0000 36.0000 …

8 r survival sas jmp interval-censoring

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Warum führt die Kodierung der Behandlung zu einer Korrelation zwischen zufälliger Steigung und Schnittpunkt?

Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + …

7 r mixed-model lme4-nlme categorical-encoding machine-learning pandas proportion r irt distributions conditional-probability kernel-smoothing r data-visualization r mixed-model sas curve-fitting matplotlib data-visualization python matplotlib regression logistic simulation sas jmp logit beta-regression regression maximum-likelihood posterior

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