Estou curioso para saber como o pacote lmerTest em R, especificamente a função "rand", lida com testes de efeitos aleatórios. Considere o exemplo do pdf lmerTest no CRAN que usa o conjunto de dados incorporado "cenouras": #import lme4 package and lmerTest package library(lmerTest) #lmer model...
Então, estou brincando com a idéia de escrever um algoritmo que cresce e remove uma árvore de regressão dos dados e, em seguida, nos nós terminais da árvore, cabe um GLM. Eu tenho tentado ler sobre a idéia, mas não consigo encontrar um nome consistente para a técnica. Eu o li como árvores de...
Digamos que estamos interessados em como as notas dos exames dos alunos são afetadas pelo número de horas que esses alunos estudam. Amostra de alunos de várias escolas diferentes. o seguinte modelo de efeitos mistos: exam.gradesEu= a + β1× horas.estudoEu+ escolaj+
Passei o dia aprendendo sobre o pacote bnlearn no R apenas para descobrir que os modelos bayesianos não funcionam com gráficos não direcionados. Estou tentando aprender sobre a rede de campo aleatório de Markov, e até agora tudo o que consegui fazer é criar a estrutura gráfica usando um LASSO...
Suponha que eu tenha um conjunto de dados no qual a incerteza nas medições (provenientes da propagação de erros sistemáticos do aparato de medição) seja diferente para cada ponto. Se eu fizer uma regressão linear no conjunto de dados, como calculo a incerteza na inclinação? Eu gostaria de um...
Atualmente, estou trabalhando para modelar mortes por AIDS ao longo do tempo usando um GLM em R. Sei que existem duas opções possíveis para a função de link para dados de Poisson, log e raiz quadrada. Eu sei que a raiz quadrada resolveria problemas de variabilidade, enquanto o log é necessário...
É possível construir um modelo estatístico que preveja a próxima jogada em um gráfico apenas com base em movimentos passados e na estrutura do gráfico? Fiz um exemplo para ilustrar o problema: O tempo é discreto . Em cada rodada, você permanece no seu nó / vértice atual ou passa para um dos...
Por que um GLM prevê a média e não o modo de um sinal? Isso não contradiz a própria base do GLM, ou seja, a máxima probabilidade? As equações a serem resolvidas para os parâmetros do modelo em um GLM são baseadas na maximização da probabilidade, conforme descrito pela distribuição de probabilidade...
Eu tenho uma regressão logística binária com apenas um preditor de fator fixo binário. A razão de eu não fazer isso como um quadrado de Chi ou o teste exato de Fisher é que também tenho vários fatores aleatórios (existem vários pontos de dados por indivíduo e os indivíduos estão em grupos, embora...
Na aula de Métodos de Estatística em nível de MS que estou aprendendo, aprendi sobre vários modelos lineares para o design experimental. Tomemos, por exemplo, para o modelo Randomized Complete Block Design (RCBD) ( i representando o bloco, j representando os tratamentos), β representando os...
Eu implementei os algoritmos Viterbi e Forward , mas, estranhamente, não consigo entender como o algoritmo Backward funciona. Intuitivamente, sinto que preciso fazer a mesma coisa que no Forward apenas para trás, usando os valores calculados durante a propagação do Forward . Minha intuição está...
Dada a probabilidade gaussiana de uma amostra como com sendo o espaço de parâmetro e , parametrizações arbitrárias do vetor médio e da matriz de covariância.yyyp(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) =
Ensino física a estudantes do ensino médio e gostaria que meus alunos fizessem uma comparação rudimentar do modelo bayesiano para obter dados de seus experimentos. Eu descobri uma maneira de fazê-lo (veja abaixo), mas não tenho certeza de que esteja correto. Eu gostaria muito de receber algum...
Suponha que a especificação de regressão seja yEu=β0 0+β1 1xEu+ϵEu,yi=β0+β1xi+ϵi,y_i=\beta_0+\beta_1x_i+\epsilon_i, Não importa xEuxix_i estocástico ou não, precisaremos assumir que ϵEuϵi\epsilon_i é distribuído da mesma forma para todos Euii. No entanto, sexEuxix_ié uma variável aleatória...
Eu sou novo no HMM e ainda estou aprendendo. Atualmente, estou usando o HMM para marcar parte do discurso. Para implementar o algoritmo viterbi, preciso de probabilidades de transição ( ai,jai,j a_{i,j} \newcommand{\Count}{\text{Count}} ) e de probabilidades de emissão ( bi(o)bi(o) b_i(o) ). Estou...
Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz acima, se eu remover os valores de NA, acabarei...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 12 meses . Estou tentando ajustar o modelo linear...
Parece que posso aprender bem os parâmetros e encontrar as probabilidades posteriores para os dados de treinamento, mas não tenho idéia de como fazer novas previsões sobre novos dados. O problema, em particular, vem das probabilidades de transição alteradas nas covariáveis, por isso não é trivial...
Primeiro, deixe-me dar uma base; Resumirei minhas perguntas no final. A distribuição Beta, parametrizada por sua média e ϕ , possui Var ( Y ) = V ( μ ) / ( ϕ + 1 ) , onde V ( μ ) = μ ( 1 - μ ) é a função de variância.μμ\muϕϕ\phiVar(Y)=V(μ)/(ϕ+1)Var(Y)=V(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) =...
Considere a seguinte regressão binomial: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) A summaryfunção retorna um valor-p de 1.03e-05. Ao usar...