タグ付けされた質問 「jmp」

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Rで多項ロジットモデルを設定および推定する方法
JMPで多項ロジットモデルを実行し、各パラメーター推定値のAICとカイ2乗p値を含む結果を取得しました。このモデルには、1つのカテゴリー結果と7つのカテゴリー説明変数があります。 次にmultinom、nnetパッケージの関数を使用して、Rで同じモデルを構築すると考えていたものに適合させました。 コードは基本的に： fit1 <- multinom(y ~ x1+x2+...xn,data=mydata); summary(fit1); ただし、2つの結果は異なります。JMPでは、AICは2923.21、nnet::multinomAICでは3116.588です。 私の最初の質問は、モデルの1つが間違っているということです。 2つ目は、JMPが各パラメーター推定値のカイ2乗p値を提供することです。マルチノムでサマリーを実行fit1しても、推定値、AIC、および逸脱は表示されません。 私の2番目の質問はこうです：モデルのp値を取得し、使用するときに推定する方法はありnnet::multinomますか？ 私が知っているmlogitは、このための別のRパッケージであり、その出力はp値が含まれてように見えます。ただし、mlogitデータを使用して実行することはできません。データは正しくフォーマットされていたと思いますが、無効な数式があったと言われました。私が使用したものと同じ式を使用しましたmultinomが、パイプを使用した別の形式が必要なようで、その仕組みがわかりません。 ありがとう。
20 r  logistic  multinomial  logit  jmp 
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勾配ブースティングマシンの精度は、反復回数が増えると低下します
caretR のパッケージを介して勾配ブースティングマシンアルゴリズムを試しています。 小さな大学入学データセットを使用して、次のコードを実行しました。 library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = 'cv', number = 5, summaryFunction=defaultSummary) grid <- expand.grid(n.trees = seq(5000,1000000,5000), interaction.depth = 2, shrinkage …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
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比率の2標本比較、標本サイズ推定：RとStata
比率の2標本比較、標本サイズ推定：RとStata 次のように、サンプルサイズの結果が異なります。 でR power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) 結果：各グループの（つまり 161）。n=160.7777n=160.7777n = 160.7777 Stata sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) 結果：各グループで。n=174n=174n = 174 なぜ違いがあるのですか？ありがとう。 ところで、私はSAS JMPで同じサンプルサイズ計算を実行しました。結果は（Rの結果とほとんど同じです）。n=160n=160n = 160
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インターバル打ち切り
R、JMP、SASで区間検閲生存曲線を実行しました。どちらも同じグラフを提供してくれましたが、表は少し異なりました。これは、JMPから提供されたテーブルです。 Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 0.5000 0.2485 28.0000 36.0000 0.5000 0.5000 0.2188 40.0000 59.0000 0.2000 0.8000 0.2828 59.0000 91.0000 0.2000 0.8000 0.1340 94.0000 . 0.0000 1.0000 0.0000 これは、SASから提供されたテーブルです。 Obs Lower Upper Probability Cum Probability Survival Prob Std.Error 1 14 …
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なぜ治療コーディングはランダムな傾きと切片の間の相関をもたらすのですか？
実験的処理変数に2つのレベル（条件）がある被験者内および項目内の要因計画を考えます。をm1最大モデルとm2非ランダム相関モデルにします。 m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + condition|item) Dale Barr はこの状況について次のように述べています。 編集（2018年4月20日）：Jake Westfallが指摘したように、次のステートメントはこの Webサイトの図1および2に示されているデータセットのみを参照しているようです。ただし、基調講演は変わりません。 偏差コーディング表現（条件：-0.5 vs. 0.5）m2では、被験者のランダムな切片が被験者のランダムな傾きと無相関である分布が可能です。最大モデルのみm1が、2つが相関している分布を許可します。 治療コーディング表現（条件：0対1）では、被験者のランダム切片が被験者のランダムな傾きと無相関であるこれらの分布は、無作為相関モデルを使用してフィッティングできません。治療コード表現における勾配と切片。 なぜ治療コーディングは 常に ランダムな傾きと切片の間に相関関係が生じますか？
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