Preguntas etiquetadas con sas

SAS es un paquete de software estadístico. Utilice esta etiqueta para cualquier pregunta sobre el tema que (a) involucre a SAS como parte crítica de la pregunta o respuesta esperada, y (b) no se trata solo de cómo usar SAS.

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Generar una variable aleatoria con una correlación definida con una variable o variables existentes

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin...

r correlation random-variable random-generation independence assumptions random-variable unbiased-estimator regression hypothesis-testing heteroscedasticity generalized-least-squares distributions networks data-visualization sas reproducible-research philosophical time-series variance outliers quality-control mean multilevel-analysis average weighted-mean regression confidence-interval prediction-interval correlation matlab matrix data-mining maximum-likelihood r time-series survival predictive-models
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Interpretación del logaritmo transformador predictor y / o respuesta

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje...

regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model
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Recursos para un usuario R que debe aprender SAS

Yo uso R. Todos los días. Pienso en términos de data.frames, la familia de funciones apply (), programación orientada a objetos, vectorización y ggplot2 geoms / estética. Acabo de comenzar a trabajar para una organización que utiliza principalmente SAS. Sé que hay un libro sobre el aprendizaje de R...

r sas
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Opciones de análisis de datos fuera del núcleo

He estado usando SAS profesionalmente durante casi 5 años. Lo tengo instalado en mi computadora portátil y con frecuencia tengo que analizar conjuntos de datos con 1,000-2,000 variables y cientos de miles de observaciones. He estado buscando alternativas a SAS que me permitan realizar análisis en...

r sas large-data
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Fórmula para la autocorrelación en R vs. Excel

Estoy tratando de descubrir cómo R calcula la autocorrelación de lag-k (aparentemente, es la misma fórmula utilizada por Minitab y SAS), para poder compararla con el uso de la función CORREL de Excel aplicada a la serie y su versión k-lag. R y Excel (usando CORREL) dan valores de autocorrelación...

r sas autocorrelation excel
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Diferencias entre PROC Mixed y lme / lmer en R - grados de libertad

Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining
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R / mgcv: ¿Por qué los productos tensoriales te () y ti () producen superficies diferentes?

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Modelo de historial de eventos en tiempo discreto (supervivencia) en R

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...

r survival pca sas matlab neural-networks r logistic spatial spatial-interaction-model r time-series econometrics var statistical-significance t-test cross-validation sample-size r regression optimization least-squares constrained-regression nonparametric ordinal-data wilcoxon-signed-rank references neural-networks jags bugs hierarchical-bayesian gaussian-mixture r regression svm predictive-models libsvm scikit-learn probability self-study stata sample-size spss wilcoxon-mann-whitney survey ordinal-data likert group-differences r regression anova mathematical-statistics normal-distribution random-generation truncation repeated-measures variance variability distributions random-generation uniform regression r generalized-linear-model goodness-of-fit data-visualization r time-series arima autoregressive confidence-interval r time-series arima autocorrelation seasonality hypothesis-testing bayesian frequentist uninformative-prior correlation matlab cross-correlation
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R regresión lineal variable categórica valor "oculto"

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...

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