Я подгоняю glmerмодель в lme4пакете R. Я ищу таблицу anova с показанным в ней значением p, но я не могу найти пакет, который подходит ей. Возможно ли сделать это в R? Модель, которая мне подходит, имеет форму: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson",...
Я хочу сгенерировать время выживания из модели пропорциональных рисков Кокса, которая содержит зависящий от времени ковариат. Модель h ( t | Xя) = ч0( т ) опыт( γИкся+ α мя( т ) )h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) где генерируется из бинома (1,0.5) и m...
У меня есть данные из следующего экспериментального плана: мои наблюдения - это подсчет числа успехов ( K) из соответствующего числа испытаний ( N), измеренных для двух групп, каждая из которых состоит из Iиндивидуумов, из Tобработок, где в каждой такой комбинации факторов есть Rповторения , Таким...
Я пытаюсь помочь студенту коллеги. Студент наблюдал и подсчитывал поведение птицы (количество вызовов) в экспериментальной обстановке. Количество вызовов, относящихся к конкретной наблюдаемой птице во время каждого эксперимента, определить невозможно, но подсчет числа птиц, внесших вклад в...
На странице 12 книги Бейтса о модели смешанного эффекта он описывает модель следующим образом: В конце скриншота он упоминает коэффициент относительной ковариации , зависящий от параметра дисперсионной составляющей , θΛθΛθ\Lambda_{\theta}θθ\theta не объясняя, что именно отношения. Скажем , нам...
Следующая многоуровневая логистическая модель с одной пояснительной переменной на уровне 1 (индивидуальный уровень) и одной пояснительной переменной на уровне 2 (групповой уровень): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 z j + u 1 j … ( 3 )логит ( ря ж) = π0 Дж+ π1 JИкся ж… ( 1...
Вопросов: Используются ли ненадлежащие линейные модели на практике, или же они время от времени описываются любопытством в научных журналах? Если да, то в каких областях они используются? Есть ли другие примеры таких моделей? Наконец, будут ли правильные стандартные ошибки, , R 2 и т. Д., Взятые из...
В моей области обычным способом построения парных данных является серия тонких наклонных отрезков, накладывающих их на медиану и КИ медианы для двух групп: Однако этот тип графика становится намного сложнее для чтения, так как количество точек данных становится очень большим (в моем случае у меня...
Мой друг недавно спросил, что же такого обычного, в отношении наименьших квадратов. Похоже, мы ни к чему не привели в обсуждении. Мы оба согласились, что OLS является частным случаем линейной модели, она имеет много применений, хорошо известна и является частным случаем многих других моделей. Но...
В продольном исследовании результаты YitYяTY_{it} единиц iяi многократно измеряются в моменты времени tTt с общим числом фиксированных измерений mмm (фиксированные = измерения в единицах измерения проводятся одновременно). Единицы случайным образом назначаются либо на лечение, G=1гзнак равно1G=1 ,...
Во Вводной эконометрике Вулдриджа есть цитата: Аргумент, оправдывающий нормальное распределение ошибок, обычно выполняется примерно так: поскольку является суммой многих ненаблюдаемых факторов, влияющих на , мы можем вызвать центральную предельную теорему, чтобы заключить, что имеет приблизительное...
Я подгоняю несколько моделей формы .. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") .. и ищу способы сравнить модели, полученные для разных переменных. Мне интересно, имеет ли значение альфа какое-либо практическое применение? Для трех графиков ниже значения альфа 17,85, 9,03 и 6,27. Содержат ли...
Как вы интерпретируете кривую выживания из модели пропорционального риска Кокса? В этом игрушечном примере предположим, что у нас есть модель пропорционального риска Кокса для ageпеременной в kidneyданных, и сгенерируем кривую выживания. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...
У меня есть набор данных с тремя переменными, где все переменные являются количественными. Давайте назовем это , и . Я подгоняю регрессионную модель в байесовской перспективе через MCMC сх 1 х 2yyyx1x1x_1x2x2x_2rjags Я сделал предварительный анализ, и график рассеяния подсказывает, что следует...
В R я делаю анализ данных выживаемости больных раком. Я читал очень полезные материалы об анализе выживания в CrossValidated и других местах и думаю, что понял, как интерпретировать результаты регрессии Кокса. Тем не менее, один результат по-прежнему меня беспокоит ... Я сравниваю выживание...
В «Элементах статистического обучения» выражение для разложения смещения дисперсии линейной модели дается как где - фактическая целевая функция, - дисперсия случайной ошибки в модели и - линейная оценка функции .F ( х 0 ) σ 2 ε у = F ( х ) + εЕr r ( x0) = σ2ε+ E[ ф( х0) - Eе^( х0) ]2+ | | ч ( х0) |...
Нередко случается, когда имеет дело со сложными максимальными смешанными моделями (оценка всех возможных случайных эффектов для данных и модели), это идеальная (+1 или -1) или почти идеальная корреляция между некоторыми случайными эффектами. В целях обсуждения давайте рассмотрим следующую модель и...
Я изучаю разницу между регуляризацией в регрессии RKHS и линейной регрессией, но мне трудно понять решающее различие между ними. Учитывая пары ввода-вывода , я хочу оценить функцию следующим образом: где - функция ядра. Коэффициенты можно найти, решив где с некоторым неправильным обозначением i -й...
Я пытаюсь иметь дело с анализом времени на событие, используя повторяющиеся двоичные результаты. Предположим, что время до события измеряется днями, но на данный момент мы делим время на недели. Я хочу приблизить оценку Каплана-Мейера (но учесть ковариаты), используя повторяющиеся двоичные...