multivariate-testing

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通過比較Eucladion - BrayCurtis排序結果，可以使用NMDS來檢查數據的線性嗎？

我想要做的（以R）一PCA但我不知道如果我的數據是線性的。我爲Eucladian和Bray-Curtis距離進行了NMDS。刪除1個變量後，NMDS圖大致相等。我的假設是，線性數據在類似的結果非線性排序空間（佈雷-柯蒂斯）的結果繪製成線性排序空間（歐幾里得）繪製線性數據。這個假設是否合理？謝謝！

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從數據的一個子集的向量的聯合圖

我使用R包，素食主義者從社區數據生成NMDS排序圖，並且想要包括長度與所選重要性相對應的向量（即來自起點的箭頭）種類。我怎樣才能將顯示的箭頭限制在只有那些物種上，比如說，在數據的最高四分位數？我可以計算每個矢量的長度，但不知道如何將打印的箭頭限制爲符合所需標準的箭頭。例如， require(vegan) data(dune) mds <- metaMDS(dune) plot(mds$poin

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在R中查找多變量數據的T^2分位數

對於具有2個變量的分區多變量數據集，我有一個T^2統計量，可通過計算配對比較測試找到。我想比較我的T^2數字和T^2 _ {。95，p，n-1}的值，而不使用表格。在R中有一個函數或包允許我找到這些值嗎？

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R中的多元邏輯迴歸

我想運行一個簡單的多變量邏輯迴歸。我在下面用二進制數據舉例說明了一個例子。多元迴歸=試圖預測2+結果變量 > y = matrix(c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0), nrow=6,ncol=2) > x = matrix(c(1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1),

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使用來自csv的數據進行多元迴歸的Python函數

您是否知道如何將第一部分放入函數的其餘部分以獲得迴歸分析。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * from matplotlib.pyplot import * #for the graph data = np.genfromtxt('bookingdata.csv', delimit

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向先知包添加獨立變量

有一個叫做先知的r包，非常好。它是一個廣義的可加模型。因變量是你試圖解決的度量，自變量是：增長函數，季節性函數和一個變量，它們將解釋這兩個變量中沒有的東西。我想能夠添加另一個自變量。例如：假設我想解決頁面瀏覽。我有過去九年的數據，在這個數據包中，它將考慮季節性和增長率來解決這個問題。我將如何包含另一個自變量，如「溫度」？這是公式的樣子幕後： Page_Views = g(t) + s(t) +

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在家庭=高斯（身份鏈接）glmer（）中調用錯誤

我想修復一個數據框與glb的glmm。的17個變量。所有變量都是標準化的，但不遵循正態分佈並且沒有缺失值。數據框的str（）如下所示。物種：係數W/19水平「SPP1」，「SPP2」，..：5 18 12 15 19 4 6 14 16 5 ... 關聯：係數w/4水平「assoA」，「assoB」，..：1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 ... site：因子w/2級別「site

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多元格蘭傑因果關係

我在做多變量格蘭傑因果關係測試時遇到了問題。我想檢查第三個變量是否影響因果檢驗的結果。下面是基於早期的問題的單個變量和自變量一個樣本I問並通過@Alex回答 Granger's causality test by column library(lmtest) M1<- matrix(c(2,3, 1, 4, 3, 3, 1,1, 5, 7), nrow=5, ncol=2) M2<- mat

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如何使用dmvnorm功能和mapply一起

set.seed(1) ### i would like to do this dmvnorm(c(.5,.5), mean= c(2,15), matrix(c(3, 0, 0, 9), 2)) dmvnorm(c(.6,.6), mean= c(5,18), matrix(c(6, 0, 0, 15), 2)) ##### BUT using mapply instead... ho

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如何在（R）的ccgarph包中指示初始值？

我想在R中使用ccgarch包。首先，這個包中的初始值是什麼？我怎樣才能指定這些值？此外，如何使用loglik.eccc並定義param呢？例如，當我有param=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14)時，此參數不會更改，我有param的以前的默認值。 # computing a likelihood value for the (E)CCC-GARCH(1,1)