Questions marquées «sas»

SAS est un progiciel statistique. Utilisez cette balise pour toute question sur le sujet qui (a) implique SAS en tant qu'élément critique de la question ou de la réponse attendue, & (b) ne concerne pas seulement la façon d'utiliser SAS.

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R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
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Exemple de la façon dont les statistiques bayésiennes peuvent estimer des paramètres très difficiles à estimer par des méthodes fréquentistes
Les statisticiens bayésiens soutiennent que "les statistiques bayésiennes peuvent estimer des paramètres très difficiles à estimer par des méthodes fréquentistes". La citation suivante tirée de cette documentation SAS dit-elle la même chose? Il fournit des inférences conditionnelles aux données et exactes, sans recours à une approximation asymptotique. L'inférence de petits …
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Quelle est l'utilité de Minitab dans le monde réel? [fermé]
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Je suis actuellement étudiante …
9 sas  minitab 
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Puis-je utiliser une variable qui a une relation non linéaire avec la variable dépendante dans la régression logistique?
Disons que je construis un modèle de régression logistique où la variable dépendante est binaire et peut prendre les valeurs 000 ou 111. Soit les variables indépendantesX1,X2, . . . ,Xmx1,x2,...,xmx_1, x_2, ..., x_m - il y a mmmvariables indépendantes. Disons que pour lekkke variable indépendante, l'analyse bivariée montre une …
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Censure d'intervalle
J'ai exécuté une courbe de survie de censure d'intervalle avec R, JMP et SAS. Ils m'ont tous deux donné des graphiques identiques, mais les tableaux différaient un peu. Voici le tableau que JMP m'a donné. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 …
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Régression de Cox à grande échelle avec R (Big Data)
J'essaie d'exécuter une régression de Cox sur un échantillon de données de 2 000 000 lignes comme suit en utilisant uniquement R. Il s'agit d'une traduction directe d'un PHREG dans SAS. L'échantillon est représentatif de la structure de l'ensemble de données d'origine. ## library(survival) ### Replace 100000 by 2,000,000 test …
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R comme alternative à SAS pour les données volumineuses
Je sais que R n'est pas particulièrement utile pour analyser de grands ensembles de données étant donné que R charge toutes les données en mémoire alors que quelque chose comme SAS fait une analyse séquentielle. Cela dit, il existe des packages tels que bigmemory qui permettent aux utilisateurs d'effectuer une …
8 r  sas  large-data 
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Non paramétrique pour ANOVA bidirectionnelle (3x3)
Ma variable dépendante est continue, non normale (asymétrique à gauche selon le test de Shapiro-Wilk). J'ai deux variables indépendantes (groupe de traitement par couleur, type d'aliment). Il y a 3 niveaux dans chaque variable indépendante. Le nombre d'observations pour chaque variable indépendante n'est pas égal. J'ai recherché des tests non …
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