Als «r» getaggte Fragen

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.

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Der standardmäßige lme4-Optimierer erfordert viele Iterationen für hochdimensionale Daten
TL; DR: Die lme4Optimierung scheint standardmäßig in Bezug auf die Anzahl der Modellparameter linear zu sein und ist viel langsamer als ein äquivalentes glmModell mit Dummy-Variablen für Gruppen. Kann ich irgendetwas tun, um es zu beschleunigen? Ich versuche, ein ziemlich großes hierarchisches Logit-Modell (~ 50.000 Zeilen, 100 Spalten, 50 Gruppen) …
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Wie liest man die Ergebnisse von Dunns Test?
Wie lese ich die Ergebnisse von Dunns Test ? Was sagen mir speziell die Werte in der folgenden Tabelle? Ich habe nicht parametrische Daten in 4 Gruppen und habe zuerst einen Kruskal-Wallis-Test durchgeführt, um zu bestätigen, dass die Verteilungen der Gruppen voneinander und vom aggregierten Datensatz verschieden sind. Dann benutzte …
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Logistische Regression mit Regressionssplines in R
Ich habe ein logistisches Regressionsmodell entwickelt, das auf retrospektiven Daten aus einer nationalen Traumadatenbank für Kopfverletzungen in Großbritannien basiert. Das Hauptergebnis ist die 30-Tage-Mortalität (als "Überlebensmaß" bezeichnet). Andere Maßnahmen mit veröffentlichten Hinweisen auf signifikante Auswirkungen auf das Ergebnis in früheren Studien umfassen: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age …
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Extrahieren von Steigungen für Fälle aus einem Mixed-Effects-Modell (lme4)
Ich möchte die Steigungen für jedes Individuum in einem Mischeffektmodell extrahieren, wie im folgenden Absatz erläutert Modelle mit gemischten Effekten wurden verwendet, um einzelne Änderungspfade in den kognitiven Übersichtsmaßen zu charakterisieren, einschließlich Begriffen für Alter, Geschlecht und Bildungsjahr als feste Effekte (Laird und Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c). …
12 r  mixed-model 
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t.test gibt einen Fehler zurück "Daten sind im Wesentlichen konstant"
R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" > bl <- c(140, 138, 150, 148, 135) > fu <- c(138, 136, 148, 146, 133) > t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : data are essentially constant Dann …
12 r  t-test 
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Warum gibt mir SAS PROC GLIMMIX SEHR unterschiedliche Zufallsneigungen als glmer (lme4) für ein Binomial-Glmm
Ich bin ein mit R vertrauterer Benutzer und habe versucht, zufällige Steigungen (Auswahlkoeffizienten) für ungefähr 35 Personen über 5 Jahre für vier Lebensraumvariablen zu schätzen. Die Antwortvariable gibt an, ob ein Standort als Lebensraum "verwendet" (1) oder "verfügbar" (0) war ("Verwendung" unten). Ich verwende einen Windows 64-Bit-Computer. In R-Version 3.1.0 …
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Testen von logistischen Regressionskoeffizienten unter Verwendung von Freiheitsgraden
Zusammenfassung: Gibt es eine statistische Theorie, die die Verwendung der Verteilung (mit Freiheitsgraden basierend auf der Restabweichung) für Tests von logistischen Regressionskoeffizienten anstelle der Standardnormalverteilung unterstützt?ttt Vor einiger Zeit habe ich festgestellt, dass beim Anpassen eines logistischen Regressionsmodells in SAS PROC GLIMMIX unter den Standardeinstellungen die logistischen Regressionskoeffizienten unter Verwendung …
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Erfassen der Ergebnisse der Mediationsanalyse in R
Ich versuche, mich mit dem Mediationspaket in R vertraut zu machen, indem ich die Vignette für das Paket verwende. Ich habe Mühe, die Ausgabe der mediate()Funktion zu verstehen . require("mediation") require("sandwich") data("framing") med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ + gender + income, data = framing) out.fit <- …
12 r  mediation 
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Wie lassen sich Daten am besten umformen / umstrukturieren?
Ich bin wissenschaftlicher Mitarbeiter für ein Labor (ehrenamtlich). Ich und eine kleine Gruppe wurden mit der Datenanalyse für einen Datensatz aus einer großen Studie beauftragt. Leider wurden die Daten mit einer Art Online-App gesammelt und nicht so programmiert, dass die Daten in der am besten verwendbaren Form ausgegeben wurden. Die …
12 r  excel  data-cleaning 
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Lmer-Modell konvergiert nicht
Meine Daten werden hier beschrieben. Was kann dazu führen, dass beim Anpassen einer ANOVA mit wiederholten Messungen ein "Error () - Modell ist ein singulärer Fehler" auftritt? Ich versuche, den Effekt einer Interaktion zu sehen, indem lmerich folgenden Basisfall benutze : my_null.model <- lmer(value ~ Condition+Scenario+ (1|Player)+(1|Trial), data = my, …
12 r  lme4-nlme 
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Varianz-Kovarianz-Matrixinterpretation
Angenommen, wir haben ein lineares Modell Model1und vcov(Model1)geben die folgende Matrix an: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Was zeigt diese Matrix in diesem Beispiel tatsächlich an? Welche Annahmen können wir sicher …
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Berechnen Sie die log-Wahrscheinlichkeit „von Hand“ für die verallgemeinerte nichtlineare Regression der kleinsten Quadrate (nlme)
Ich versuche, die log-Wahrscheinlichkeit für eine verallgemeinerte nichtlineare Regression der kleinsten Quadrate für die Funktion f ( x ) = β 1 zu berechnenoptimiert durch dieFunktion im R-Paketunter Verwendung der Varianz-Kovarianz-Matrix, die durch Abstände auf einem phylogenetischen Baum unter Annahme einer Brownschen Bewegung (aus demPaket) erzeugt wird. Der folgende reproduzierbare …
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