Perguntas com a marcação «r»

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Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para modelos mistos

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography
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Como posso estimar intervalos de confiança de 95% usando a criação de perfil para parâmetros estimados maximizando uma função de probabilidade de log usando optim em R?

Como posso estimar intervalos de confiança de 95% usando a criação de perfil para parâmetros estimados maximizando uma função de probabilidade de log usando optim em R? Eu sei que posso estimar assintoticamente a matriz de covariância invertendo o hessiano , mas estou preocupado que meus dados não...

r confidence-interval maximum-likelihood optimization profile-likelihood
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Imputação de uma variável censurada

Eu tenho um conjunto de dados médicos com aproximadamente 200 variáveis. Uma das variáveis ​​é um biomarcador (concentração de uma enzima específica). Sua distribuição está correta, e o problema é que valores acima de um determinado nível são censurados / cortados nesse nível. Portanto, enquanto a...

r epidemiology data-imputation censoring
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MCMC para lidar com problemas de probabilidade plana

Eu tenho uma probabilidade bastante plana de levar o amostrador Metropolis-Hastings a se mover pelo espaço de parâmetros de maneira muito irregular, ou seja, nenhuma convergência pode ser alcançada, independentemente dos parâmetros de distribuição da proposta (no meu caso, é gaussiano). Não há alta...

mcmc likelihood posterior
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Como comparar eventos observados x eventos esperados?

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...

r statistical-significance chi-squared multivariate-analysis exponential joint-distribution statistical-significance self-study standard-deviation probability normal-distribution spss interpretation assumptions cox-model reporting cox-model statistical-significance reliability method-comparison classification boosting ensemble adaboost confidence-interval cross-validation prediction prediction-interval regression machine-learning svm regularization regression sampling survey probit matlab feature-selection information-theory mutual-information time-series forecasting simulation classification boosting ensemble adaboost normal-distribution multivariate-analysis covariance gini clustering text-mining distance-functions information-retrieval similarities regression logistic stata group-differences r anova confidence-interval repeated-measures r logistic lme4-nlme inference fiducial kalman-filter classification discriminant-analysis linear-algebra computing statistical-significance time-series panel-data missing-data uncertainty probability multivariate-analysis r classification spss k-means discriminant-analysis poisson-distribution average r random-forest importance probability conditional-probability distributions standard-deviation time-series machine-learning online forecasting r pca dataset data-visualization bayes distributions mathematical-statistics degrees-of-freedom
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Distribuições hiperprior para os parâmetros (matriz de escala e graus de liberdade) de um wishart antes de uma matriz de covariância inversa

Estou estimando várias matrizes de covariância inversa de um conjunto de medidas em diferentes subpopulações usando um wishart anterior em jags / rjags / R. Em vez de especificar uma matriz de escala e graus de liberdade na matriz de covariância inversa anterior (a distribuição wishart), eu...

bayesian covariance prior wishart hierarchical-bayesian
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Como usar R gbm com distribution = “adaboost”?

A documentação afirma que R gbm com distribution = "adaboost" pode ser usado para o problema de classificação 0-1. Considere o seguinte fragmento de código: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm,...

r gbm