Quiero ajustar un DLM con coeficientes variables en el tiempo, es decir, una extensión de la regresión lineal habitual, yt= θ1+ θ2X2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Tengo un predictor ( ) y una variable de respuesta ( ), capturas anuales de peces marinos y continentales, respectivamente,...
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5...
Cuando se trata de datos con factores, R puede usarse para calcular las medias para cada grupo con la función lm (). Esto también proporciona los errores estándar para las medias estimadas. Pero este error estándar difiere de lo que obtengo de un cálculo a mano. Aquí hay un ejemplo (tomado de aquí...
Estoy tratando de crear un modelo de predicción usando la regresión. Este es el diagrama de diagnóstico para el modelo que obtengo al usar lm () en R: Lo que leí en el gráfico QQ es que los residuos tienen una distribución de cola pesada, y el gráfico Residuals vs Fitted parece sugerir que la...
He estimado algunas medidas repetidas de modelos de efectos fijos, con un componente de error anidado, basado en variables de agrupación, es decir, modelos no anidados, utilizando plm. Ahora estoy interesado en pruebe si los modelos completos son significativamente diferentes, es decir, donde es...