Pertanyaan yang diberi tag «sas»

SAS adalah paket perangkat lunak statistik. Gunakan tag ini untuk setiap pertanyaan pada topik yang (a) melibatkan SAS baik sebagai bagian penting dari pertanyaan atau jawaban yang diharapkan, & (b) bukan hanya tentang cara menggunakan SAS.

1
Ubah kode SAS NLMIXED untuk regresi gamma nol-meningkat menjadi R
Saya mencoba menjalankan regresi nol-naik untuk variabel respon kontinu dalam R. Saya menyadari implementasi gamls, tetapi saya benar-benar ingin mencoba algoritma ini oleh Dale McLerran yang secara konsep sedikit lebih mudah. Sayangnya, kodenya ada di SAS dan saya tidak yakin bagaimana menulisnya kembali untuk sesuatu seperti nlme. Kode tersebut adalah …
11 r  sas  gamlss 

1
R / mgcv: Mengapa produk tensor () dan ti () menghasilkan permukaan yang berbeda?
The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)mungkin menghasilkan (sedikit) hasil yang …
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 

2
Apa sebenarnya metode Box-Jenkins untuk proses ARIMA?
The Wikipedia Halaman mengatakan bahwa Box-Jenkins adalah metode pas model ARIMA untuk seri waktu. Sekarang, jika saya ingin mencocokkan model ARIMA ke deret waktu, saya akan membuka SAS, menelepon proc ARIMA, menyediakan parameter dan SAS akan memberi saya koefisien AR dan MA. Sekarang, saya dapat mencoba berbagai kombinasi p , …

2
Perbedaan antara implementasi regresi ridge di R dan SAS
Saya telah membaca deskripsi regresi ridge dalam Model Statistik Terapan Linier , edisi ke 5 bab 11. Regresi ridge dilakukan pada data lemak tubuh yang tersedia di sini . Buku teks cocok dengan output dalam SAS, di mana koefisien ditransformasikan kembali diberikan dalam model pas sebagai: Y= - 7.3978 + …

4
Model Sejarah Acara Diskrit-Waktu (Bertahan Hidup) di R
Saya mencoba menyesuaikan model waktu-diskrit dalam R, tapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya. Saya telah membaca bahwa Anda dapat mengatur variabel dependen dalam baris yang berbeda, satu untuk setiap pengamatan waktu, dan menggunakan glmfungsi dengan logit atau tautan cloglog. Dalam hal ini, saya memiliki tiga kolom: ID, Event(1 atau 0, …
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 

1
Nilai variabel tersembunyi regresi linear R "bernilai"
Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …
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 

1
Contoh bagaimana Bayesian Statistics dapat memperkirakan parameter yang sangat sulit untuk diperkirakan melalui metode frequentist
Ahli statistik Bayesian berpendapat bahwa "Statistik Bayesian dapat memperkirakan parameter yang sangat sulit untuk diperkirakan melalui metode yang sering". Apakah kutipan berikut yang diambil dari dokumentasi SAS ini mengatakan hal yang sama? Ini memberikan kesimpulan yang tergantung pada data dan tepat, tanpa bergantung pada perkiraan asimptotik. Inferensi sampel kecil berlangsung …

4
Seberapa bermanfaatkah Minitab di dunia nyata? [Tutup]
Ditutup . Pertanyaan ini didasarkan pada pendapat . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga dapat dijawab dengan fakta dan kutipan dengan mengedit posting ini . Ditutup 5 tahun yang lalu . Saat ini saya seorang mahasiswa statistik dalam program yang sangat bagus. Kami menggunakan …
9 sas  minitab 


3
Seleksi df spline dalam masalah model aditif Poisson umum
Saya telah menyesuaikan beberapa data deret waktu menggunakan model aditif umum Poisson menggunakan SAS PROC GAM. Secara umum, saya sudah memiliki prosedur validasi silang internal yang terintegrasi menghasilkan setidaknya "titik awal" yang layak untuk spline tunggal saya, yang merupakan fungsi waktu non-linear bersama dengan istilah parametrik tunggal (yang saya sebenarnya …

3
Bisakah saya menggunakan variabel yang memiliki hubungan non-linear dengan variabel dependen dalam regresi logistik?
Katakanlah saya sedang membangun model regresi logistik di mana variabel dependen adalah biner dan dapat mengambil nilai atau . Biarkan variabel independen menjadi - ada variabel independen . Katakanlah untuk variabel independen ke- , analisis bivariat menunjukkan tren berbentuk-U - yaitu, jika saya mengelompokkan ke dalam tong yang masing-masing berisi …

1
Sensor interval
Saya menjalankan kurva survival sensor interval dengan R, JMP dan SAS. Mereka berdua memberi saya grafik yang sama, tetapi tabelnya sedikit berbeda. Ini adalah tabel yang diberikan JMP padaku. 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 …

2
Regresi Cox skala besar dengan R (Big Data)
Saya mencoba menjalankan regresi Cox pada dataset 2.000.000 sampel baris sebagai berikut hanya menggunakan R. Ini adalah terjemahan langsung dari PHREG di SAS. Sampel tersebut mewakili struktur dataset asli. ## library(survival) ### Replace 100000 by 2,000,000 test <- data.frame(start=runif(100000,1,100), stop=runif(100000,101,300), censor=round(runif(100000,0,1)), testfactor=round(runif(100000,1,11))) test$testfactorf <- as.factor(test$testfactor) summ <- coxph(Surv(start,stop,censor) ~ relevel(testfactorf, …

2
R sebagai alternatif SAS untuk data besar
Saya tahu bahwa R tidak terlalu membantu untuk menganalisis dataset besar mengingat R memuat semua data dalam memori sedangkan sesuatu seperti SAS melakukan analisis sekuensial. Yang mengatakan, ada paket seperti bigmemory yang memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data besar (analisis statistik) lebih efisien di R. Saya ingin tahu, terlepas dari …
8 r  sas  large-data 

2
Non-parametrik untuk ANOVA dua arah (3x3)
Variabel dependen saya adalah kontinu, tidak normal (condong ke kiri menurut uji Shapiro-Wilk). Saya memiliki dua variabel independen (kelompok perlakuan berdasarkan warna, jenis makanan). Ada 3 level dalam setiap variabel independen. Jumlah pengamatan untuk setiap variabel independen tidak sama. Saya telah melihat tes non-parametrik seperti Friedman Test dan Scheirer-Ray-Hare Test, …
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.