Verwenden Sie dieses Tag für jede * themenbezogene * Frage, bei der (a) "R" entweder als kritischer Teil der Frage oder als erwartete Antwort enthält, und (b) nicht * nur * die Verwendung von "R" betrifft.
Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)), data=df1)) Nachdem ich Antworten auf andere …
Ich versuche, eine latente Klassenwachstumsanalyse (LCGA) und / oder Wachstumsmischungsmodelle (GMMs) in R durchzuführen. Die Daten, die ich verwende, sind eine zunehmende Anzahl von Gabeln von Git-Repositories (diskrete Variable, nicht kategorisch), wie Sie können siehe in diesem Datensatz . Ich habe versucht lavaan, ein Modell für latente Wachstumskurven anzupassen, aber …
Ich verwende derzeit R, um eine Zeitreihe mit den folgenden Anweisungen vorherzusagen: 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) Wie Sie sehen, habe ich stündlich Daten und habe den saisonalen Zeitraum von 24 (einen Tag) gewählt. Ich möchte meine Prognose mithilfe eines zusätzlichen …
Die Daten bestehen aus optischen Spektren (Lichtintensität gegen Frequenz), die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden. Die Punkte wurden in einem regelmäßigen Raster in x (Zeit), y (Frequenz) erfasst. Um die zeitliche Entwicklung bei bestimmten Frequenzen zu analysieren (ein schneller Anstieg, gefolgt von einem exponentiellen Abfall), möchte ich einen Teil des …
Ich habe das Mäusepaket untersucht und noch keine Möglichkeit gefunden, die mehreren Imputationen zu verwenden, um ein Cox-Modell zu erstellen und dieses Modell dann mit der Funktion des Effektivpakets zu validieren validate(). Hier ist ein Beispielcode von dem, was ich bisher habe, unter Verwendung des Datensatzes veteran: library(rms) library(survival) library(mice) …
Hat jemand ein kurzes Beispiel, wie man neuronale Netze ( nnetzum Beispiel in R) zum Zwecke der Vorhersage verwendet? Hier ist ein Beispiel in R einer Zeitreihe T <- seq(0,20,length=200) Y <- 1 + 3*cos(4*T+2) +.2*T^2 + rnorm(200) plot(T,Y,type="l") Dies ist nur ein Beispiel, aber ich habe nervös-saisonale Daten.
Mein Datensatz enthält die folgenden Variablen: Behandlung (4 Typen - fest) Standort (8 Standorte - fest) Position in Location (3 Positionen pro Location - fest) An jeder Position werden Proben entnommen (3 Proben pro zufälliger Position). Zeit (zwei Abtastzeiten - fest) Mineralisierungsrate (als Ergebnis der Analyse der entnommenen Proben) Zum …
Als Folgemaßnahme zum Modellvorschlag für eine Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariaten ist hier das Kaplan-Meier-Diagramm, das die zeitabhängige Natur von Schwangerschaften berücksichtigt. Mit anderen Worten, der Datensatz wird jetzt in einen langen Datensatz mit mehreren Zeilen entsprechend der Anzahl der Schwangerschaften unterteilt. Das KM-Diagramm und auch das erweiterte Cox-Modell scheinen auf …
Ich habe es geschafft, ein neuronales Netzwerk meiner Daten zu erstellen. Bei der Interpretation des R-Ausgangs bin ich mir aber nicht so sicher. Ich habe den folgenden Befehl verwendet, um ein neuronales Netzwerk zu erstellen: > net=nnet(formula = category~iplen+date_time, size=0,skip=T,lineout=T) # weights: 3 initial value 136242.000000 final value 136242.000000 converged …
Ich habe zwei Parameter gemessen (gelöster organischer Kohlenstoff DOC = y und Entladung = x). Wenn diese beiden Variablen gegeneinander aufgetragen werden, erhalten wir eine Hystereseschleife (siehe Codebeispiel und Bild). Zur weiteren Analyse möchte ich nun den Bereich dieser hysteretischen Schleife bestimmen. Ich fand heraus, dass dies mit der Monte-Carlo-Dartmethode …
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
Ein kurzer Blick auf der Hilfeseite des Zufallszahlengenerators von R zeigt , dass Sie unter 7 vordefinierte Generatoren können wählen , ( Wichmann-Hill, Marsaglia-Multicarry, Super-Duper, Mersenne-Twister, Knuth-TAOCP-2002, Knuth-TAOCP, L'Ecuyer-CMRG). ?Random Die Standardeinstellung ist Mersenne-Twister , was sehr gut zu sein scheint. Warum sollten Sie jemals einen anderen verwenden müssen?
Ich habe das Modell, das ich schätzen muss, mit ∑ k π k = 1 für k ≥ 1 und π k ≥ 0 für k ≥ 1 .Y.= π0+ π1X.1+ π2X.2+ π3X.3+ ε ,Y=π0+π1X1+π2X2+π3X3+ε, Y = \pi_0 + \pi_1 X_1 + \pi_2 X_2 + \pi_3 X_3 + \varepsilon, ∑kπk= …
Update : Da ich jetzt weiß, dass mein Problem als quasi vollständige Trennung bezeichnet wird, habe ich die Frage aktualisiert, um dies widerzuspiegeln (danke an Aaron). Ich habe einen Datensatz aus einem Experiment, bei dem 29 menschliche Teilnehmer (Faktor code) an einer Reihe von Versuchen gearbeitet haben und der responseentweder …
Ich habe ein Problem mit multipler Regression, das ich mit einer einfachen multiplen Regression zu lösen versucht habe: model1 <- lm(Y ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5, data=data) Dies scheint die 85% der Varianz (gemäß R-Quadrat) zu erklären, die ziemlich gut zu sein scheint. Was mich …
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