He estado trabajando en un modelo logístico y tengo algunas dificultades para evaluar los resultados. Mi modelo es un logit binomial. Mis variables explicativas son: una variable categórica con 15 niveles, una variable dicotómica y 2 variables continuas. Mi N es grande> 8000. Estoy tratando de...
Me doy cuenta de que esta es probablemente una pregunta muy simple, pero después de buscar no puedo encontrar la respuesta que estoy buscando. Tengo un problema en el que necesito estandarizar las variables para ejecutar la (regresión de cresta) para calcular las estimaciones de cresta de las...
Me gustaría usar la imputación para reemplazar los valores faltantes en mi conjunto de datos bajo ciertas restricciones. Por ejemplo, me gustaría que la variable imputada x1sea mayor o igual a la suma de mis otras dos variables, digamos x2y x3. También quiero x3ser imputado por cualquiera 0o...
En R (2.15.2) instalé una vez un ARIMA (3,1,3) en una serie de tiempo y una vez un ARMA (3,3) en la serie de tiempo una vez diferenciada. Los parámetros ajustados difieren, lo que atribuí al método de ajuste en ARIMA. Además, ajustar un ARIMA (3,0,3) en los mismos datos que ARMA (3,3) no dará como...
He ejecutado una regresión múltiple en la que el modelo en su conjunto es significativo y explica aproximadamente el 13% de la varianza. Sin embargo, necesito encontrar la cantidad de varianza explicada por cada predictor significativo. ¿Cómo puedo hacer esto usando R? Aquí hay algunos datos de...
Suponga que son variables aleatorias iid que siguen la distribución de Poisson con media . ¿Cómo puedo probar que no hay un estimador imparcial de la cantidad ?X0,X1, ... ,XnorteX0,X1,...,Xnorte X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Entiendo que el principio básico detrás del algoritmo para LLE consta de tres pasos. Encontrar la vecindad de cada punto de datos por alguna métrica como k-nn. Encuentre pesos para cada vecino que denotan el efecto que tiene el vecino en el punto de datos. Construya la incrustación de baja...
Estoy usando la biblioteca R 'multcomp' ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) para calcular la prueba de Dunnett. Estoy usando el script a continuación: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <-
¿Existe un conjugado previo para la distribución de Laplace ? Si no, ¿existe una expresión de forma cerrada conocida que se aproxime a la posterior para los parámetros de la distribución de Laplace? He buscado mucho en Google sin éxito, así que mi suposición actual es "no" en las preguntas...
He escrito un código que puede hacer el filtrado de Kalman (utilizando varios filtros de tipo Kalman diferentes [Filtro de información et al.]) Para el Análisis de espacio de estado lineal gaussiano para un vector de estado n-dimensional. Los filtros funcionan muy bien y estoy obteniendo una buena...
He leído sobre la prueba t de Student, pero parece funcionar cuando podemos suponer que las distribuciones originales se distribuyen normalmente. En mi caso, definitivamente no lo son. Además, si tengo 13 distribuciones, ¿debo hacer
Entiendo el concepto de escalar la matriz de datos para usar en un modelo de regresión lineal. Por ejemplo, en R podrías usar: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Mi única pregunta es, para nuevas observaciones para las que quiero predecir los valores de salida, ¿cómo se escalan...
El error estándar de la expresión de intercepción ( β 0 ) en y = β 1 x + β 0 + ε está dada por S E ( β 0 ) 2 = σ 2 [ 1β^0β^0\hat{\beta}_0y=β1x+β0+εy=β1x+β0+εy=\beta_1x+\beta_0+\varepsilon dondeˉxes la media de
Estoy trabajando en R a través de un excelente tutorial de PCA de Lindsay I Smith y me estoy atascando en la última etapa. La secuencia de comandos R a continuación nos lleva a la etapa (en la p.19) donde los datos originales se están reconstruyendo a partir del Componente Principal (singular en...
Si se usa una variable de factor (por ejemplo, género con los niveles M y F) en la fórmula glm, se crean variables ficticias, y se pueden encontrar en el resumen del modelo glm junto con sus coeficientes asociados (por ejemplo, genderM) Si, en lugar de confiar en R para dividir el factor de esta...
Me hicieron esta pregunta con en una entrevista. ¿Hay una respuesta "correcta"?(n,k)=(400,220)(n,k)=(400,220)(n, k) = (400, 220) Suponga que los lanzamientos son iid y la probabilidad de caras es . La distribución de la cantidad de cabezas en 400 lanzamientos debe estar cerca de Normal (200, 10 ^...
He estado analizando algunos datos usando el modelado de efectos mixtos lineales en R. Estoy planeando hacer un póster con los resultados y me preguntaba si alguien con experiencia en modelos de efectos mixtos podría sugerir qué gráficos usar para ilustrar los resultados de modelo. Estaba pensando...
Tengo un conjunto de datos con la suposición de que los vecinos más cercanos son los mejores predictores. Solo un ejemplo perfecto de gradiente bidireccional visualizado Supongamos que tenemos un caso en el que faltan pocos valores, podemos predecir fácilmente según los vecinos y la tendencia....
He calculado la autocorrelación en datos de series temporales sobre los patrones de movimiento de un pez en función de sus posiciones: X ( x.ts) e Y ( y.ts). Al usar R, ejecuté las siguientes funciones y produje los siguientes gráficos: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) Mi pregunta es,...
En general, me pregunto si es mejor no usar polinomios ortogonales al ajustar una regresión con variables de orden superior. En particular, me pregunto con el uso de R: Si poly()con raw = FALSEproduce los mismos valores ajustados como poly()con raw = TRUE, y polycon raw = FALSEresuelve algunos de...