Preguntas etiquetadas con r

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¿Cómo puedo estimar los intervalos de confianza del 95% usando la creación de perfiles para los parámetros estimados maximizando una función de log-verosimilitud usando optim en R?

¿Cómo puedo estimar los intervalos de confianza del 95% usando la creación de perfiles para los parámetros estimados maximizando una función de log-verosimilitud usando optim en R? Sé que puedo estimar asintóticamente la matriz de covarianza invirtiendo el hessian , pero me preocupa que mis datos...

r confidence-interval maximum-likelihood optimization profile-likelihood
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Imputación de una variable censurada

Tengo un conjunto de datos médicos con aproximadamente 200 variables. Una de las variables es un marcador biológico (concentración de una enzima particular). Su distribución es correcta, y el problema es que los valores por encima de cierto nivel están censurados / cortados en ese nivel. Entonces,...

r epidemiology data-imputation censoring
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Problemas con un estudio de simulación de la explicación de los experimentos repetidos de un intervalo de confianza del 95%: ¿dónde me estoy equivocando?

Estoy tratando de escribir un script R para simular la interpretación de experimentos repetidos de un intervalo de confianza del 95%. Descubrí que sobreestima la proporción de veces en que el verdadero valor poblacional de una proporción está contenido dentro del IC del 95% de la muestra. No es una...

r confidence-interval binomial theory
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MCMC para manejar problemas de probabilidad plana

Tengo una probabilidad bastante plana de que el muestreador Metropolis-Hastings se mueva a través del espacio de parámetros de forma muy irregular, es decir, no se puede lograr la convergencia sin importar los parámetros de distribución de la propuesta (en mi caso, es gaussiana). No hay una gran...

mcmc likelihood posterior
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¿Cómo comparar los eventos observados con los esperados?

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las frecuencias observadas de mis cuatro eventos (18) puedo calcular las...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom
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Distribuciones hiperprior para los parámetros (matriz de escala y grados de libertad) de un wishart antes de una matriz de covarianza inversa

Estoy estimando varias matrices de covarianza inversa de un conjunto de mediciones a través de diferentes subpoblaciones usando un wishart anterior en jags / rjags / R. En lugar de especificar una matriz de escala y grados de libertad en la matriz de covarianza inversa anterior (la distribución...

bayesian covariance prior wishart hierarchical-bayesian
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¿Cómo usar R gbm con distribution = "adaboost"?

La documentación establece que R gbm with distribution = "adaboost" se puede usar para problemas de clasificación 0-1. Considere el siguiente fragmento de código: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <-...

r gbm
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Determinación del mayor contribuyente en un grupo

No sé mucho sobre estadísticas, así que tengan paciencia conmigo. Digamos que tengo un conjunto de 1000 trabajadores. Quiero averiguar quién es el trabajador más duro, pero solo puedo medir la cantidad de trabajo que se realiza en grupos de 1 a 100 durante más de una hora de trabajo. Suponiendo que...

r regression data-mining