Dado o seguinte quadro de dados: df <- data.frame(x1 = c(26, 28, 19, 27, 23, 31, 22, 1, 2, 1, 1, 1), x2 = c(5, 5, 7, 5, 7, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 1), x3 = c(8, 6, 5, 7, 5, 9, 5, 1, 0, 1, 0, 1), x4 = c(8, 5, 3, 8, 1, 3, 4, 0, 0, 1, 0, 0), x5 = c(1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0), x6 = c(2, 3,...
Eu uso o pacote bnlearn em R para aprender a estrutura da minha rede bayesiana e seus parâmetros. O que eu quero fazer é "prever" o valor de um nó, dado o valor de outros nós como evidência (obviamente, com exceção do nó cujos valores estamos prevendo). Eu tenho variáveis contínuas....
Corri uma curva de sobrevivência do censor de intervalo com R, JMP e SAS. Ambos me deram gráficos idênticos, mas as tabelas diferiram um pouco. Essa é a tabela que o JMP me deu. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 0.5000...
Para análise de regressão, geralmente é útil conhecer o processo de geração de dados para verificar como o método usado funciona. Embora seja bastante simples fazer isso para uma regressão linear simples, esse não é o caso quando a variável dependente precisa seguir uma distribuição...
Eu tenho dados que representam algum aspecto do comportamento humano. Quero agrupá-lo (sem supervisão) em perfis comportamentais de algum tipo. agora, algumas das minhas variáveis são categóricas (com 2 ou mais categorias) e outras são contínuas (a maioria são porcentagens). Algumas variáveis...
Estou usando R para análise de dados. R fornece uma corrfunção para calcular a correlação. Esta função fornece três abordagens / algoritmos diferentes para estimar corrquais são Pearson, Spearman e Kendall. Quando devo usar cada um desses métodos? Quais fatores determinam qual método deve ser...
Eu tenho um resultado com a censura correta assim: y<-c(rep(2.83,3), rep(3.17,4), rep(3.83,4), rep(4.17,5), rep(4.83,8), rep(5.5,3), rep(7.17,5), rep(8.17,7), rep(8.83,12), rep(9.5, 12), rep(9.83,17), rep(10.17,30), rep(10.50,100)) onde y=10.5estão os valores de censura corretos....
Suponha que eu tenha variáveis aleatórias normais independentesnnn X1∼N(μ1,σ21)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) e . Como caracterizaria a...
Eu li essa afirmação muitas vezes, mas nunca me deparei com uma prova. Eu gostaria de tentar produzir um, mas não tenho certeza de qual notação usar. Alguém pode me ajudar com
Eu quero combinar dados de diferentes fontes. Digamos que eu queira estimar uma propriedade química (por exemplo, um coeficiente de particionamento ): Eu tenho alguns dados empíricos, variando devido a erro de medição em torno da média. E, em segundo lugar, eu tenho um modelo que prevê uma...
Estou fazendo uma análise de sobrevivência em R com o survivalpacote. Acho que estou trabalhando com dados truncados à esquerda, mas não tenho muita certeza de como lidar com isso. Eu tenho uma coorte de pacientes diagnosticados entre 1990 e 2012. Todos os pacientes têm um tempo de diagnóstico bem...
Digamos que eu queira saber qual o tamanho da amostra necessário para um experimento em que estou procurando determinar se a diferença nas duas proporções de sucesso é estatisticamente significativa. Aqui está o meu processo atual: Veja os dados históricos para estabelecer previsões de linha de...
Estou procurando o valor assintótico ( n → ∞n→∞n\rightarrow \infty ) de (o logaritmo do determinante) da covariância da αα\alpha % de observações com a menor distância euclidiana da origem em uma amostra de tamanho nnn extraída de, digamos, uma bivariada gaussiano padrão. - O hiper-volume de uma...
Estou usando regressão logística para prever a probabilidade de ocorrência de um evento. Por fim, essas probabilidades são colocadas em um ambiente de produção, onde nos concentramos o máximo possível em atingir nossas previsões de "sim". Portanto, é útil ter uma idéia do que "hits" ou "não hits"...
O processo de geração de dados é: y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Deixe que ser uma sequência de...
Eu estava lendo esta pergunta e pensei em simular a quantidade necessária. O problema é o seguinte: Se e são normais normais, o que é ? Então, eu quero simular . (para um valor escolhido de )B E ( A 2 | A + B ) E ( A 2 | A + B ) A + BUMAAABBBE( A2| A+B)E(A2|A+B)E(A^2|A+B)E( A2|...
Como parte da reprodução de um modelo que descrevi parcialmente nesta questão no Stack Overflow, quero obter um gráfico de uma distribuição posterior. O modelo (espacial) descreve o preço de venda de algumas propriedades como uma distribuição de Bernoulli, dependendo de a propriedade ser cara (1)...
A função de probabilidade de uma distribuição lognormal é: f(x;μ,σ)∝∏ni11σxiexp(−(lnxi−μ)22σ2)f(x;μ,σ)∝∏i1n1σxiexp(−(lnxi−μ)22σ2)f(x; \mu, \sigma) \propto \prod_{i_1}^n \frac{1}{\sigma x_i} \exp \left ( - \frac{(\ln{x_i} - \mu)^2}{2 \sigma^2} \right ) e o Prior de Jeffreys...
Estou usando o pacote metafor em R. Eu ajustei um modelo de efeitos aleatórios com um preditor contínuo da seguinte maneira SIZE=rma(yi=Ds,sei=SE,data=VPPOOLed,mods=~SIZE) Qual produz a saída: R^2 (amount of heterogeneity accounted for): 63.62% Test of Moderators (coefficient(s) 2): QM(df = 1)...
Priores não informativos são preferidos nos casos em que o viés não é aceitável (por exemplo, salas de audiências, etc.) No entanto, parece-me que faria sentido usar uma abordagem freqüentista. Por que a abordagem bayesiana tem um prévio não