Uma abordagem típica para resolver um problema de classificação é identificar uma classe de modelos candidatos e, em seguida, executar a seleção de modelos usando algum procedimento, como validação cruzada. Normalmente, seleciona-se o modelo com a maior precisão, ou alguma função relacionada que...
Eu tenho tentado aprimorar meus conhecimentos sobre estatísticas, especialmente em relação à determinação do tamanho da amostra e à análise de poder estatístico. Mas parece que quanto mais eu leio, mais eu preciso ler. Enfim, encontrei uma ferramenta chamada G * Power que parece fazer tudo o que...
Aqui estão os dados: > tires <- data.frame(Wear = c(17, 14, 12, 13, 14, 14, 12, 11, 13, 13, 10, 11, 13, 8, 9, 9), Brand = rep(LETTERS[1:4], 4), Car = as.character(as.roman(rep(1:4, each = 4)))) > tires Wear Brand Car 1 17 A I 2 14 B I 3 12 C I 4 13 D I 5 14 A II 6 14 B II 7 12 C II 8...
Estou procurando prever grupos de itens que alguém comprará ... ou seja, tenho várias variáveis dependentes colineares. Em vez de criar 7 ou mais modelos independentes para prever a probabilidade de alguém comprar cada um dos 7 itens e depois combinar os resultados, em quais métodos devo...
Por padrão, quando usamos uma glmfunção em R, utiliza a mínimos quadrados iterativo reponderadas método (IWLS) para encontrar a estimativa da probabilidade máxima dos parâmetros. Agora eu tenho duas perguntas. As estimativas da IWLS garantem o máximo global da função de probabilidade? Com base no...
Estou procurando pelo algoritmo de regressão linear mais adequado para dados cuja variável independente (x) possui um erro de medição constante e a variável dependente (y) possui um erro dependente do sinal. A imagem acima ilustra minha
Eu tenho um conjunto de dados de cerca de 5000 recursos. Para esses dados, usei o teste Chi Square para seleção de recursos; depois disso, obtive cerca de 1500 variáveis que mostraram relação de significância com a variável resposta. Agora eu preciso ajustar a regressão logística nisso. Estou...
Estou ajustando um glmermodelo no lme4pacote R. Estou procurando uma tabela anova com o valor p mostrado nela, mas não consigo encontrar nenhum pacote que se encaixe nela. É possível fazer isso em R? O modelo que estou ajustando é da forma: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName),...
Estou trabalhando na validação cruzada da previsão dos meus dados com 200 indivíduos e 1000 variáveis. Estou interessado em regressão de cume porque o número de variáveis (eu quero usar) é maior que o número de amostra. Então, eu quero usar estimadores de encolhimento. A seguir, são compostos...
Estou interessado em estimar uma taxa de risco ajustada, análoga a como se estima uma taxa de chances ajustada usando regressão logística. Alguma literatura (por exemplo, isso ) indica que o uso da regressão de Poisson com erros padrão de Huber-White é uma maneira baseada em modelo para fazer...
Minha pergunta é geralmente sobre Decomposição de Valor Singular (SVD), e particularmente sobre Indexação Semântica Latente (LSI). Digamos, eu tenho que contém frequências de 5 palavras para 7 documentos.Aword×documentAword×document A_{word \times document} A = matrix(data=c(2,0,8,6,0,3,1,...
Quero gerar tempo de sobrevivência a partir de um modelo de riscos proporcionais de Cox que contenha covariáveis dependentes do tempo. O modelo é h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) onde é gerado a partir do binômio...
Eu tenho dados barulhentos de duas variáveis como esta. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1),...
Estou lutando com pontos de projeção na análise discriminante linear (LDA). Muitos livros sobre métodos estatísticos multivariados ilustram a idéia do LDA com a figura abaixo. A descrição do problema é a seguinte. Primeiro, precisamos traçar o limite da decisão, adicionar uma linha perpendicular...
Não tenho certeza de como proceder com esse CFA que estou fazendo em lavaan. Eu tenho uma amostra de 172 participantes (eu sei que isso não é muito para um CFA) e 28 itens com escalas Likert de 7 pontos que devem carregar sete fatores. Fiz um CFA com estimadores de "mlm", mas o ajuste do modelo foi...
Pelo que entendi, o argumento cp para a rpartfunção ajuda a pré-podar a árvore da mesma maneira que os argumentos minsplit ou minbucket. O que não entendo é como os valores de CP são calculados. Por exemplo df<-data.frame(x=c(1,2,3,3,3,4), y=as.factor(c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)),...
library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1...
Quero calcular as taxas de incidência para apresentar as taxas de risco, a fim de apresentar medidas de risco relativas e absolutas. Vi em outros estudos que essas taxas de incidência podem ser calculadas usando modelos de Poisson com tempo de acompanhamento no modelo como um deslocamento. Então,...
Como você calcula o apropriado antes se você tem o erro de medição de um instrumento? Este parágrafo é do livro de Cressie "Statistics for Spatio-Temporal Data": Geralmente, algumas informações anteriores estão disponíveis sobre a variação do erro de medição, permitindo que um modelo de...
Considere o seguinte código R: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Como você pode ver, eu projetei os dados para que...