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我有一个混合效应模型，带有一个对数(x+1)转换的响应变量。emmeans的输出类型为"response“，提供了我正在比较的两组的平均值和置信区间。然而，我想要的是组之间差异的平均值和CI (即估计值)。emmeans只提供比率(使用type=“响应”)或对数比率(使用type=“链接”)，我不确定如何将其更改为绝对值。如果您在不使用对数(x+1)转换的情况下运行模型，
浏览 10提问于2019-09-08得票数 0
我有数据，需要对数据进行线性回归才能获得Alpha和Beta是回归给出的估计器，polyfit可以给出那些没有问题的估计器，但这是一份物理科学报告，我需要给出这些值的误差估计器我从统计中得知，简单的线性回归系数存在标准差。如何在Matlab中计算then
谢谢
浏览 4提问于2011-11-24得票数 0
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我试图比较R中使用lavaan的结构方程模型，我有4个潜在变量，其中3个由8个观测变量估计，1个由2个观测变量估计。
semPaths表示的是估计的回归系数
浏览 4提问于2022-08-11得票数 1
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我正在尝试计算R中的优势比，这些变量不仅是线性变量，而且是逻辑回归中具有二次项的变量。假设模型中有X和X^2。当X取一个特定值时，我知道如何获得赔率比(对于X的单位变化)，但我不知道如何计算此估计的置信区间。我找到了这个引用，它是如何在SAS：中完成的，但我想在R中完成它。有什么建议吗？gre^2)
model <- glm(admit ~ gpa + gpaSquared
浏览 1提问于2014-01-15得票数 0
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Y在理论上是连续的，但在dataset中它被舍入为整数。假设你可能是0-9。我要10个概率，每个可能值一个。
浏览 0提问于2019-09-27得票数 1
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Stata事件学习图编码
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Jacobson，LaLonde和Sullivan (1993)，第698页图3 ()，有一个与我想要的非常相似的情节，除了我也想增加信心区间。foreign, label(Foreign Cars)), drop(_cons) xline(0) vertical omitted baselevels
在这个玩具例子<
浏览 5提问于2017-01-12得票数 3
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确定置信区间的正确方法
、、、
我有一个一维数据数组：为此，我想获得68%的置信区间(即：)。中的第一个注释指出，可以使用来自函数的scipy.stats.norm.interval来实现这一点，方法是：import numpy as np scale=sigma)
但
浏览 8提问于2015-01-30得票数 51
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需要进行多少次模拟？
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我已经在netlogo中做了一个程序，我将在我的论文报告中使用它，但现在的问题是，我需要做多少次重复(模拟)才能证明我的结果？
浏览 5提问于2015-03-19得票数 2
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我如何学习一个简单的高斯？概率，随机变量，分布；估计，收敛和渐近，置信区间。如何预测连续变量(回归)？线性回归、正则化、岭回归和套索；局部线性回归；条件密度估计。如何预测离散变量(分类)？贝叶斯分类器，朴素贝叶斯，生成与鉴别
浏览 0提问于2015-01-20得票数 40
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在统计中，如果随机变量的所有随机变量都有相同的有限方差，那么随机变量序列是同方差的。这也称为方差的同质性(维基百科)。
这个假设是否仅适用于线性回归模型？
浏览 0提问于2021-04-12得票数 2
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当我这样做时，我通常会得到因变量/预测变量的家庭分组。在R中，使用TukeyHSD()不显示家庭分组(或计算？)。它只显示每个相依/预测变量之间的关系。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 0
然后将这个值-X添加到Global Y中，使后者成为本系列中每一步的运行和。
请注意，在这一点上，结果不必非常精确；结果主要用于atm作为图形上的可视指示器，以便用户了解当前模拟的结果与<
浏览 5提问于2022-09-28得票数 0
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我正在将SAS代码转换为R，在SAS单变量过程中使用直方图和中点有一个使用对数正态分布的特征。结果是一个包含以下变量的表，
OBSPCT -直方图区间变量值的百分比MIDPT -直方图间隔中点在应用分布时，SAS中有一个选项可以考虑zeta、theta和sigma参数的MLE。现在我想出了在R中做这件
浏览 1提问于2015-09-08得票数 0
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抽样方法
、
我在用Python抽样(或蒙特卡罗)方法形成了一组通用而有用的技术，使用随机数来提取关于(多变量)分布和函数的信息。在统计机器学习的背景下，我们最常关注的是从分布中抽取样本，以获得汇总统计的估计值，例如所述分布的平均值。指数分布变换方法的实现使用毕晓普第526页底部给出的表达式:切片抽样包括用一个附加变量u增大z，然后从联合(z，u要正确地做到这一点，我们需要取绝
浏览 2提问于2013-02-19得票数 2
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我希望找到最佳拟合参数的置信区间(或至少标准误差)。我在互联网上发现，这可以从Hessian矩阵完成，但只有在最大化对数似然函数的情况下才能做到。我不知道该怎么做，我只有x，y和f(x)，我可以从中找到RMS。遗憾的是，我没有好的方法来估计y上的错误。编辑:也许R中的一个例子可以帮助解释我的要求。这个例子使用了一个简单的分析函数来拟合数据，在我的实际案例中，这个函数是非分析的，所以我不能使用，例
浏览 0提问于2018-01-08得票数 0
我用do方法从线性混合效应回归模型中推导出调整后的均值，但结果似乎不正确。我想绘制模型拟合和各个数据点的调整值，但是结果看起来很奇怪：在线性混合效应回归中，我用前测作为协变量预测后测，并预测了群体和过程的主要效应和交互作用。因为我在课程和不同的测试条件下重复了测量，所以我为课程和学校提供了一个随机的拦截。有人能帮我吗，让我得到正确的估计调整的手段？
在阅读了之后，我怀疑错误是因为pre.diff是一个固定值吗？我使用了我的模型中</
浏览 2提问于2021-09-10得票数 0
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我试图建立一个多元线性回归，主要目的是通过了解系数及其置信区间来了解各种特征对响应的影响。
为此，我选择多元线性回归，因为系数是直观的解释，从标准误差和自由度，我可以得到95%的置信区间的系数。我可以使用更复杂的模型，例如基于树的模型，但是，即使我能够得到变量的重要性，量化每个变量的系数也不容易。但我的问题是，数据是时间序列数据，因此它显示了自相关性.我知道用带有ARIMA误差的回归可以处理自相关问题，但我发现在ARIMA(p，d，q)中，当d是非零时，很难解释系数。<
浏览 0提问于2019-07-17得票数 0
由于我有时会有带有ydata错误的数据，所以我首先使用curve_fit及其sigma参数在拟合中包含我的个人标准差。现在我切换到了leastsq，因为我还需要一些curve_fit无法提供的拟合优度估计。一切都运行得很好，但现在我错过了像curve_fit中的"sigma“那样对最小二乘进行加权的可能性。有没有人提供了一些代码示例，告诉我如何在最小二乘中也可以加权？
谢谢，伍德皮克
浏览 7提问于2013-05-12得票数 6
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