คำถามติดแท็ก r

ลองมีโมเดลเชิงเส้นตัวอย่างเช่น ANOVA ง่ายๆ: # data generation set.seed(1.234) Ng <- c(41, 37, 42) data <- rnorm(sum(Ng), mean = rep(c(-1, 0, 1), Ng), sd = 1) fact <- as.factor(rep(LETTERS[1:3], Ng)) m1 = lm(data ~ 0 + fact) summary(m1) ผลลัพธ์มีดังนี้: Call: lm(formula = data ~ 0 + fact) Residuals: Min 1Q Median 3Q …

18 r  regression  confidence-interval 

นี่คือกรอบข้อมูลของฉัน: Group <- c("G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G1","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G2","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3","G3") Subject <- c("S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15","S1","S2","S3","S4","S5","S6","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14","S15") Value <- c(9.832217741,13.62390117,13.19671612,14.68552076,9.26683366,11.67886655,14.65083473,12.20969772,11.58494621,13.58474896,12.49053635,10.28208078,12.21945867,12.58276212,15.42648969,9.466436017,11.46582655,10.78725485,10.66159358,10.86701127,12.97863424,12.85276916,8.672953949,10.44587257,13.62135205,13.64038394,12.45778874,8.655142642,10.65925259,13.18336949,11.96595556,13.5552118,11.8337142,14.01763101,11.37502161,14.14801305,13.21640866,9.141392359,11.65848845,14.20350364,14.1829714,11.26202565,11.98431285,13.77216009,11.57303893) data <- data.frame(Group, Subject, Value) จากนั้นฉันเรียกใช้แบบจำลองเอฟเฟกต์แบบเชิงเส้นเพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของ 3 กลุ่มใน "ค่า" โดยที่ "หัวเรื่อง" เป็นปัจจัยแบบสุ่ม: library(lme4) library(lmerTest) model <- lmer (Value~Group + (1|Subject), data = data) summary(model) ผลลัพธ์ที่ได้คือ: Fixed effects: Estimate Std. Error df t value Pr(>|t|) (Intercept) 12.48771 0.42892 31.54000 29.114 <2e-16 …

18 r  lme4-nlme  post-hoc 

บริบท : การถดถอยตามลำดับชั้นด้วยข้อมูลที่ขาดหายไปบางส่วน คำถาม : ฉันจะใช้การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด (FIML) ของข้อมูลแบบเต็มเพื่อจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไปใน R ได้อย่างไร มีแพ็คเกจอะไรที่คุณอยากจะแนะนำและมีขั้นตอนทั่วไปอย่างไรบ้าง? แหล่งข้อมูลออนไลน์และตัวอย่างจะมีประโยชน์มากเช่นกัน PS : ฉันเป็นนักวิทยาศาสตร์ทางสังคมที่เพิ่งเริ่มใช้ตัวเลือกหลายอาร์เป็นตัวเลือก แต่ฉันชอบที่โปรแกรม Mplus ที่สง่างามจัดการกับข้อมูลที่หายไปโดยใช้ FIML ได้อย่างไร น่าเสียดายที่ Mplus ดูเหมือนจะไม่เปรียบเทียบแบบจำลองในบริบทของการถดถอยแบบลำดับชั้นในขณะนี้ (โปรดแจ้งให้เราทราบหากคุณรู้วิธีการทำเช่นนั้น!) ฉันสงสัยว่ามีอะไรที่คล้ายกันใน R หรือไม่? ขอบคุณมาก!

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

ฉันได้เรียนรู้เกี่ยวกับรูปแบบอันตรายตามสัดส่วนของค็อกซ์แล้ว ฉันมีจำนวนมากประสบการณ์ที่เหมาะสมรูปแบบการถดถอยโลจิสติกและเพื่อที่จะสร้างสัญชาตญาณของฉันได้รับการเปรียบเทียบรูปแบบให้พอดีกับการใช้coxphจาก R "อยู่รอด" ที่มีรูปแบบการถดถอยโลจิสติกพอดีใช้กับglmfamily="binomial" ถ้าฉันใช้รหัส: library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) summary(glm(status-1 ~ age, data=lung, family="binomial")) ฉันรับค่า p สำหรับอายุ 0.0419 และ 0.0254 ตามลำดับ ในทำนองเดียวกันถ้าฉันใช้เพศเป็นตัวทำนายโดยมีหรือไม่มีอายุ ฉันพบว่ามันทำให้งงเพราะฉันคิดว่าการใช้เวลาเป็นจำนวนมากเมื่อพิจารณาว่าแบบจำลองจะให้พลังงานทางสถิติมากกว่าการรักษาความตายเป็นผลลัพธ์ไบนารีในขณะที่ค่า p จะสอดคล้องกับที่มีกำลังทางสถิติน้อยลง เกิดขึ้นที่นี่คืออะไร?

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

หนึ่งสามารถทำการถดถอย logit ใน R โดยใช้รหัสดังกล่าว: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 ดูเหมือนว่าอัลกอริทึมการออปติไมซ์ได้แปรสภาพ - มีข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนขั้นตอนของอัลกอริทึมการให้คะแนนฟิชเชอร์: Call: glm(formula = cbind(Menarche, Total - Menarche) ~ Age, family = binomial(logit), data = menarche) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

ฉันมีข้อมูลบางส่วนที่ฉันใช้กับรุ่น LOESS ใน R ให้สิ่งนี้กับฉัน: ข้อมูลมีตัวทำนายหนึ่งตัวและคำตอบเดียวและเป็นแบบเฮเทอโรเซดีติก ฉันยังเพิ่มช่วงความมั่นใจ ปัญหาคือว่าช่วงเวลาเป็นช่วงความมั่นใจสำหรับสายในขณะที่ฉันสนใจในช่วงเวลาการทำนาย ตัวอย่างเช่นพาเนลด้านล่างเป็นตัวแปรมากกว่าจากนั้นจะเป็นพาเนลด้านบน แต่จะไม่ถูกบันทึกในช่วงเวลา คำถามนี้เป็นคำถามที่เกี่ยวข้องเล็กน้อย: การทำความเข้าใจวงความเชื่อมั่นจากการถดถอยพหุนามโดยเฉพาะอย่างยิ่งคำตอบโดย @AndyW แต่ในตัวอย่างของเขาที่เขาใช้ค่อนข้างตรงไปตรงมาinterval="predict"โต้แย้งที่มีอยู่ในแต่มันก็จะหายไปจากpredict.lmpredict.loess ดังนั้นฉันมีสองคำถามที่เกี่ยวข้องมาก: ฉันจะได้รับช่วงเวลาการทำนายแบบจุดตามจุดสำหรับ LOESS ได้อย่างไร ฉันจะทำนายค่าที่จะจับช่วงเวลานั้นได้อย่างไรเช่นสร้างตัวเลขสุ่มจำนวนมากซึ่งในที่สุดจะมีลักษณะคล้ายกับข้อมูลต้นฉบับ เป็นไปได้ว่าฉันไม่ต้องการมีน้ำหนักเกินและควรใช้อย่างอื่น แต่ฉันไม่คุ้นเคยกับตัวเลือกของฉัน โดยพื้นฐานแล้วมันควรจะพอดีกับบรรทัดที่ใช้การถดถอยท้องถิ่นหรือการถดถอยเชิงเส้นหลายเส้นให้ฉันประเมินข้อผิดพลาดสำหรับบรรทัดและนอกจากนี้ยังมีความแปรปรวนที่แตกต่างกันสำหรับตัวแปรอธิบายที่แตกต่างกันดังนั้นฉันสามารถทำนายการกระจายของตัวแปรตอบสนอง (y) .

17 r  regression  prediction-interval  loess 

นี่เป็นโพสต์แรกของฉันใน StackExchange แต่ฉันได้ใช้มันเป็นทรัพยากรมาระยะหนึ่งแล้วฉันจะพยายามอย่างดีที่สุดที่จะใช้รูปแบบที่เหมาะสมและทำการแก้ไขที่เหมาะสม นอกจากนี้ยังเป็นคำถามที่มีหลายส่วน ฉันไม่แน่ใจว่าฉันควรแยกคำถามออกเป็นหลายกระทู้หรือกระทู้เดียว เนื่องจากคำถามมาจากส่วนหนึ่งในข้อความเดียวกันฉันคิดว่ามันจะเกี่ยวข้องกับการโพสต์เป็นคำถามเดียว ฉันกำลังค้นคว้าการใช้ถิ่นที่อยู่ของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมขนาดใหญ่เพื่อทำวิทยานิพนธ์ปริญญาโท เป้าหมายของโครงการนี้คือเพื่อให้ผู้จัดการป่าไม้ (ซึ่งน่าจะไม่ใช่นักสถิติ) ที่มีกรอบการปฏิบัติเพื่อประเมินคุณภาพของที่อยู่อาศัยในดินแดนที่พวกเขาจัดการเกี่ยวกับสายพันธุ์นี้ สัตว์ตัวนี้ค่อนข้างเข้าใจยากผู้เชี่ยวชาญด้านที่อยู่อาศัยและมักจะอยู่ในพื้นที่ห่างไกล มีการศึกษาค่อนข้างน้อยเกี่ยวกับการกระจายของสายพันธุ์โดยเฉพาะฤดูกาล สัตว์หลายตัวติดตั้งปลอกคอ GPS เป็นระยะเวลาหนึ่งปี หนึ่งร้อยสถานที่ (50 ฤดูร้อนและ 50 ฤดูหนาว) ได้รับการสุ่มเลือกจากข้อมูลปลอกคอ GPS ของสัตว์แต่ละตัว นอกจากนี้ 50 คะแนนถูกสร้างแบบสุ่มภายในบ้านของสัตว์แต่ละตัวเพื่อทำหน้าที่เป็นตำแหน่ง "ว่าง" หรือ "หลอก" สำหรับที่ตั้งแต่ละแห่งตัวแปรที่อยู่อาศัยหลายแห่งถูกสุ่มตัวอย่างในฟิลด์ (ขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางต้นไม้, แนวนอน, เศษไม้หยาบ ฯลฯ ) และตัวอย่างจำนวนมากถูกสุ่มตัวอย่างจากระยะไกลผ่าน GIS (ระดับความสูง, ระยะห่างจากถนน, ความทนทาน ฯลฯ ) ตัวแปรส่วนใหญ่จะต่อเนื่องยกเว้นตัวแปรเด็ดขาด 1 อันที่มี 7 ระดับ เป้าหมายของฉันคือใช้การสร้างแบบจำลองการถดถอยเพื่อสร้างฟังก์ชั่นการเลือกทรัพยากร (RSF) เพื่อสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นสัมพัทธ์ของการใช้หน่วยทรัพยากร …

17 r  logistic  model-selection  regression-strategies 

ฉันสามารถใช้แนวทางบางอย่างเกี่ยวกับการนำเสนอข้อมูลบางอย่าง พล็อตแรกนี้เป็นการเปรียบเทียบการควบคุมกรณีสำหรับ cytokine IL-10 ฉันได้ตั้งแกน y ด้วยตนเองเพื่อรวม 99% ของข้อมูล เหตุผลที่ฉันตั้งค่าด้วยตนเองนี้เป็นเพราะกลุ่มเคสมีค่าผิดปกติมาก ผู้ทำงานร่วมกันของฉันลังเลที่จะทำการลบข้อมูลในชุดข้อมูลของเราออกไป ฉันโอเคกับมัน แต่พวกเขาไม่ต้องการ นั่นเป็นทางออกที่ชัดเจน แต่ถ้าฉันจะเก็บข้อมูลทั้งหมดและไม่ลบค่าผิดปกตินี้ฉันจะแสดง boxplot นี้อย่างเหมาะสมได้อย่างไร แกนแยก? เป็นที่ยอมรับหรือไม่ที่จะใช้เพียงกราฟแรกและทราบว่าสร้างขึ้นเพื่อรวมข้อมูลทั้งหมดหรือไม่ (ตัวเลือกนี้รู้สึกไม่สุจริตสำหรับฉัน) คำแนะนำใด ๆ ที่จะดี

17 r  data-visualization  outliers  boxplot  presentation 

ฉันใช้การถดถอยโลจิสติกอันดับนี้ใน R: mtcars_ordinal <- polr(as.factor(carb) ~ mpg, mtcars) ฉันได้รับข้อมูลสรุปของโมเดลนี้: summary(mtcars_ordinal) Re-fitting to get Hessian Call: polr(formula = as.factor(carb) ~ mpg, data = mtcars) Coefficients: Value Std. Error t value mpg -0.2335 0.06855 -3.406 Intercepts: Value Std. Error t value 1|2 -6.4706 1.6443 -3.9352 2|3 -4.4158 1.3634 -3.2388 3|4 -3.8508 1.3087 …

17 r  regression  logistic  interpretation  ordered-logit 

ฉันไม่เข้าใจคำอธิบายในRไฟล์ช่วยเหลือของเอฟเฟกต์ () : สำหรับโมเดลเชิงเส้นที่ติดตั้งlmหรือaovผลที่ได้คือค่าขององศาอิสระที่ไม่ได้รับความสัมพันธ์ซึ่งได้จากการฉายข้อมูลไปยัง subspaces orthogonal ที่ต่อเนื่องซึ่งสร้างขึ้นโดยการย่อยสลาย QR ในระหว่างกระบวนการติดตั้ง ใครช่วยอธิบายสิ่งนี้ได้บ้าง? subspaces orthogonal พาดพิงถึง subspaces หนึ่งมิติที่ถูกขยายโดยคอลัมน์ของ Q-part ของ QR-decomposition (และจากนั้น orthogonal ต่อกัน)? หรือว่าพวกเขาควรจะตั้งฉากกับสิ่งอื่น?

17 r  regression 

ฉันมีตัวแปรอิสระที่เรียกว่า "คุณภาพ" ตัวแปรนี้มีการตอบสนอง 3 แบบ (คุณภาพไม่ดีคุณภาพปานกลาง; คุณภาพสูง) ฉันต้องการแนะนำตัวแปรอิสระนี้ในการถดถอยเชิงเส้นหลายครั้งของฉัน เมื่อฉันมีตัวแปรไบนารีอิสระ (ตัวแปรดัมมี่ฉันสามารถโค้ด0/ 1) มันเป็นเรื่องง่ายที่จะแนะนำมันในรูปแบบการถดถอยเชิงเส้นหลายแบบ แต่ด้วยการตอบสนอง 3 แบบฉันได้ลองใช้รหัสตัวแปรนี้ดังนี้ Bad quality Medium quality High quality 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 แต่มีปัญหาเมื่อฉันพยายามทำการถดถอยเชิงเส้นหลายครั้ง: วิธีการMedium qualityให้ฉันNA: Coefficients: (1 not defined because of singularities) ฉันจะเขียนโค้ด "คุณภาพ" ตัวแปรนี้ด้วย 3 แบบได้อย่างไร ฉันต้องสร้างตัวแปรเป็นปัจจัย ( …

17 r  regression  categorical-data  multicollinearity  categorical-encoding 

ฉันมีฮิสโตแกรมข้อมูลการนับต่อไปนี้ และฉันต้องการให้การกระจายแบบไม่ต่อเนื่องกับมัน ฉันไม่แน่ใจว่าฉันควรทำอย่างไร ฉันควรเพิ่มการแจกแจงแบบแยกส่วนก่อนพูดการแจกแจงลบแบบทวินามบนฮิสโตแกรมเพื่อให้ฉันได้รับพารามิเตอร์การกระจายแบบไม่ต่อเนื่องแล้วเรียกใช้การทดสอบ Kolmogorov – Smirnov เพื่อตรวจสอบค่า p? ฉันไม่แน่ใจว่าวิธีนี้ถูกต้องหรือไม่ มีวิธีการทั่วไปในการจัดการปัญหาเช่นนี้หรือไม่? นี่คือตารางความถี่ของข้อมูลการนับ ในปัญหาของฉันฉันมุ่งเน้นเฉพาะการนับที่ไม่ใช่ศูนย์ Counts: 1 2 3 4 5 6 7 9 10 Frequency: 3875 2454 921 192 37 11 1 1 2 UPDATE:ฉันต้องการถาม: ฉันใช้ฟังก์ชัน fitdistr ใน R เพื่อรับพารามิเตอร์สำหรับการปรับข้อมูลให้เหมาะสม fitdistr(abc[abc != 0], "Poisson") lambda 1.68147852 (0.01497921) จากนั้นฉันพล็อตฟังก์ชันความน่าจะเป็นแบบมวลของการแจกแจงแบบปัวซองที่อยู่ด้านบนของฮิสโตแกรม อย่างไรก็ตามดูเหมือนว่าการกระจาย Poisson ล้มเหลวในการสร้างแบบจำลองข้อมูลการนับ …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial 

ฉันต้องการทำการวิเคราะห์ ANCOVA ของข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความหนาแน่นของ epiphytes ของพืช ตอนแรกฉันอยากจะรู้ว่ามีความแตกต่างของความหนาแน่นของพืชระหว่างสองลาดหนึ่ง N และหนึ่ง S แต่ฉันมีข้อมูลอื่น ๆ เช่นระดับความสูงการเปิดกว้างของหลังคาและความสูงของพืชโฮสต์ ฉันรู้ว่าโควาเรียตของฉันจะต้องเป็นเนินเขาทั้งสอง (N และ S) ฉันสร้างแบบจำลองนี้ที่ทำงานใน R และแม้ว่าฉันจะไม่รู้ว่ามันทำงานได้ดีหรือไม่ นอกจากนี้ผมอยากจะรู้ว่าสิ่งที่แตกต่างคือถ้าผมใช้สัญลักษณ์หรือ+* model1 <- aov(density~slope+altitude+canopy+height) summary(model1) model1

17 r  ancova 

ฉันทำการประเมินทางคอมพิวเตอร์โดยใช้วิธีการที่แตกต่างกันของการปรับแบบจำลองที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ Palaeo ฉันมีชุดฝึกอบรมแบบ ish ขนาดใหญ่ดังนั้นฉันจึงสุ่ม (ชุดชั้นในแบบสุ่มแบ่งชั้น) แล้ววางชุดทดสอบ ผมติดตั้งวิธีการแตกต่างกันไปตัวอย่างการฝึกอบรมชุดและการใช้ม.ส่งผลให้รูปแบบที่ผมคาดการตอบสนองสำหรับตัวอย่างการทดสอบชุดและคำนวณ RMSEP มากกว่ากลุ่มตัวอย่างที่อยู่ในชุดทดสอบ นี้เป็นหนึ่งในการทำงานม.ม.mม.ม.m ฉันทำกระบวนการนี้ซ้ำหลายครั้งทุกครั้งที่ฉันเลือกชุดฝึกอบรมที่แตกต่างกันโดยการสุ่มตัวอย่างชุดทดสอบใหม่ หลังจากทำสิ่งนี้แล้วฉันต้องการตรวจสอบว่าวิธีใดวิธีมีประสิทธิภาพ RMSEP ที่ดีขึ้นหรือแย่ลง ฉันต้องการเปรียบเทียบวิธีการจับคู่แบบฉลาด ๆม.ม.m วิธีการของฉันได้รับเพื่อให้พอดีกับผลกระทบที่ผสม (LME) รูปแบบเชิงเส้นที่มีผลกระทบสุ่มเดียวสำหรับการเรียกใช้ ฉันใช้lmer()จากแพ็คเกจlme4เพื่อให้พอดีกับรุ่นและฟังก์ชั่นของฉันจากแพ็คเกจmultcompเพื่อทำการเปรียบเทียบหลายอย่าง แบบจำลองของฉันเป็นหลัก lmer(RMSEP ~ method + (1 | Run), data = FOO) ที่methodบ่งชี้วิธีการที่ถูกนำมาใช้ในการสร้างแบบจำลองพยากรณ์สำหรับชุดทดสอบและRunเป็นตัวบ่งชี้สำหรับแต่ละโดยเฉพาะอย่างยิ่งการเรียกของ "ทดลอง" ของฉัน คำถามของฉันเกี่ยวกับส่วนที่เหลือของ LME ให้ผลแบบสุ่มเดียวสำหรับRunฉันสมมติว่าค่า RMSEP สำหรับการทำงานนั้นมีความสัมพันธ์กับระดับหนึ่ง แต่ไม่เกี่ยวข้องระหว่างการวิ่งบนพื้นฐานของความสัมพันธ์ที่ชักนำให้เกิดผลแบบสุ่ม ข้อสันนิษฐานเกี่ยวกับความเป็นอิสระระหว่างการรันนี้มีผลหรือไม่? หากไม่มีวิธีที่จะอธิบายสิ่งนี้ในโมเดล LME หรือฉันควรมองหาการวิเคราะห์ทางสถิติประเภทอื่นเพื่อตอบคำถามของฉัน?

17 r  mixed-model  multiple-comparisons  simulation  independence 

มีแพ็คเกจดังกล่าวที่ให้การประมาณค่าแบบจำลองผลกระทบผสมทวินามลบศูนย์ใน R หรือไม่? โดยที่ฉันหมายถึง: Zero-inflation ที่คุณสามารถระบุรูปแบบทวินามสำหรับศูนย์เงินเฟ้อเช่นในฟังก์ชัน zeroinfl ในแพ็คเกจ pscl: zeroinfl (y ~ X | Z, dist = "negbin") โดยที่ Z คือสูตรสำหรับตัวแบบเงินเฟ้อศูนย์ การแจกแจงทวินามลบสำหรับส่วนการนับของโมเดล เอฟเฟกต์สุ่มที่ระบุคล้ายกับฟังก์ชัน lmer ของแพ็คเกจ lme4 ฉันเข้าใจว่า glmmADMB สามารถทำสิ่งนั้นได้ทั้งหมดยกเว้นสูตรสำหรับอัตราเงินเฟ้อที่เป็นศูนย์ไม่สามารถระบุได้ (เป็นเพียงการสกัดกั้นนั่นคือ Z คือเพียง 1) แต่มีแพ็คเกจอื่นที่สามารถทำได้ทั้งหมดหรือไม่ ฉันจะขอบคุณมากสำหรับความช่วยเหลือของคุณ!

17 r  mixed-model  count-data  negative-binomial  zero-inflation