Statistiken und Big Data r

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Auswertung eines logistischen Regressionsmodells

Ich arbeite an einem Logistikmodell und habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu bewerten. Mein Modell ist ein Binomial Logit. Meine erklärenden Variablen sind: eine kategoriale Variable mit 15 Ebenen, eine dichotome Variable und 2 stetige Variablen. Mein N ist groß> 8000. Ich versuche, die Entscheidung von Unternehmen zu modellieren, zu …

13 r logistic goodness-of-fit roc

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Leistungsanalyse für Kruskal-Wallis- oder Mann-Whitney-U-Test mit R?

Ist es möglich, eine Leistungsanalyse für den Kruskal-Wallis- und den Mann-Whitney-U-Test durchzuführen? Wenn ja, gibt es R-Pakete / -Funktionen, die dies ausführen?

13 r nonparametric power-analysis kruskal-wallis

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Dispersion in summary.glm ()

Ich habe ein Glm.nb von durchgeführt glm1<-glm.nb(x~factor(group)) wobei group eine kategoriale und x eine metrische Variable ist. Wenn ich versuche, eine Zusammenfassung der Ergebnisse zu erhalten, werden geringfügig unterschiedliche Ergebnisse angezeigt, je nachdem, ob ich summary()oder verwende summary.glm. summary(glm1)gibt mir ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 …

13 r generalized-linear-model negative-binomial

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Wilcoxon-Rangsummentest in R

Ich habe Ergebnisse aus dem gleichen Test auf zwei unabhängige Proben angewendet: x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17) y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14) Und ich möchte einen Wilcoxon-Rang-Summen-Test berechnen. Wenn ich die Statistik von Hand …

13 r wilcoxon-mann-whitney wilcoxon-signed-rank

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Boxplot-Äquivalent für Heavy-Tailed-Distributionen?

Bei annähernd normal verteilten Daten sind Boxplots eine großartige Möglichkeit, den Median und die Verbreitung der Daten sowie das Vorhandensein von Ausreißern schnell zu visualisieren. Bei stärker schwanzförmigen Verteilungen werden jedoch viele Punkte als Ausreißer angezeigt, da Ausreißer als außerhalb des festgelegten Faktors des IQR liegend definiert sind, und dies …

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Lineare vs. nichtlineare Regression

Ich habe eine Menge von Werten und y, die theoretisch exponentiell zusammenhängen:xxxyyy y=axby=axby = ax^b Eine Möglichkeit, die Koeffizienten zu erhalten, besteht darin, natürliche Logarithmen auf beiden Seiten anzuwenden und ein lineares Modell zu erstellen: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] Ein anderer Weg, …

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Strukturgleichungen: wie Wechselwirkungseffekte im R lavaan-Paket angegeben werden

Ich verwende R Lavaan-Paket , um ein Strukturgleichungsmodell zu schätzen. Angenommen, das Modell besteht aus 1 endogenen Manifestvariablen mit 1 latenten und 2 manifest erklärenden Variablen: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age Das gewünschte Lavamodell ist dann (funktioniert nicht): model <- ' attitude1 =~ att1 + …

13 r interaction sem lavaan

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Interpolation von Influenza-Daten, die den Wochenmittelwert erhalten

Bearbeiten Ich habe ein Dokument gefunden , das genau das beschreibt, was ich brauche. Der einzige Unterschied besteht darin, dass das Papier die Monatsmittelwerte in Tagesdaten interpoliert, während die Monatsmittelwerte beibehalten werden. Ich habe Probleme, den Ansatz zu implementieren R. Hinweise sind willkommen. Original Für jede Woche liegen mir folgende …

13 r time-series interpolation

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Wie berechnet man varimaxgedrehte Hauptkomponenten in R?

Ich habe PCA mit 25 Variablen ausgeführt und die 7 besten PCs mit ausgewählt prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Ich habe dann Varimax-Rotation an diesen Komponenten durchgeführt. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) Und jetzt möchte ich die PCA-gedrehten Daten mit Varimax drehen (da sie nicht Teil des Varimax-Objekts sind - …

13 r pca factor-rotation

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Cluster Big Data in R und ist Stichproben relevant?

Ich bin neu in der Datenwissenschaft und habe ein Problem beim Finden von Clustern in einem Datensatz mit 200.000 Zeilen und 50 Spalten in R. Da die Daten sowohl numerische als auch nominale Variablen enthalten, erscheinen Methoden wie K-means, die das euklidische Distanzmaß verwenden, nicht als geeignete Wahl. Ich wende …

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R-Quadrat im linearen Modell versus Abweichung im verallgemeinerten linearen Modell?

Hier ist mein Kontext für diese Frage: Soweit ich weiß, können wir keine gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate in R ausführen, wenn wir gewichtete Daten und das surveyPaket verwenden. Hier müssen wir verwenden svyglm(), die stattdessen ein verallgemeinertes lineares Modell ausführt (was das gleiche sein kann? Ich bin hier in …

13 r generalized-linear-model least-squares r-squared deviance

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Verstehen der Vorhersagen aus der logistischen Regression

Meine Vorhersagen aus einem logistischen Regressionsmodell (glm in R) sind nicht wie erwartet zwischen 0 und 1 begrenzt. Mein Verständnis der logistischen Regression ist, dass Ihre Eingabe- und Modellparameter linear kombiniert werden und die Antwort mithilfe der Logit-Link-Funktion in eine Wahrscheinlichkeit umgewandelt wird. Da die Logit-Funktion zwischen 0 und 1 …

13 r regression logistic generalized-linear-model

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Sollte eine SVD für eine Zufallsmatrix überhaupt nichts erklären? Was mache ich falsch?

Wenn ich eine 2-D-Matrix konstruiere, die vollständig aus Zufallsdaten besteht, würde ich erwarten, dass die PCA- und SVD-Komponenten im Wesentlichen nichts erklären. Stattdessen scheint die erste SVD-Spalte 75% der Daten zu erklären. Wie kann das möglich sein? Was mache ich falsch? Hier ist die Handlung: Hier ist der R-Code: set.seed(1) …

13 r pca svd

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Gibt es ein R-Paket für zeitkontinuierliche longitudinale Binärantworten?

Das bildPaket scheint ein hervorragendes Paket für serielle Binärantworten zu sein. Aber es ist für diskrete Zeit. Ich möchte eine glatte Funktion der Zeit für die Wahrscheinlichkeitsverhältnisverbindung der aktuellen Antwort Y mit Binärantworten, die zu früheren Zeiten gemessen wurden, oder zumindest eine Markov-Version erster Ordnung davon spezifizieren. Ich glaube, das …

13 r repeated-measures binary-data panel-data

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Numerische Löser für stochastische Differentialgleichungen in R: Gibt es welche?

Ich suche ein allgemeines, sauberes und schnelles (dh unter Verwendung von C ++ - Routinen) R-Paket zum Simulieren von Pfaden aus einer nicht homogenen nichtlinearen Diffusion wie (1) unter Verwendung des Euler-Maruyama-Schemas, des Milstein-Schemas (oder eines anderen). Dies ist dazu bestimmt, in einen größeren Schätzcode eingebettet zu werden, und verdient …

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