longitudinal

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に従って被験者固有グループ化されたデータを減算Iは、以下のデータを有する：妊娠（1、2または3）の PseudoID = ID、Trim_SSW =トリメスター、重量 =主題を時点SSWと各IDについてはSSW =妊娠週 structure(list(PseudoID = c(1001L, 1001L, 1001L, 1001L, 1001L, 1001L, 1001L, 1001L, 1001

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SASの変数を変数として再帰的に進める

私はSASにパネル/縦型データセットを持っています。 1つのフィールドはクラスまたはタイプを示し、もう1つはブレークのない時点を示し、もう1つは観測された履歴であり、もう1つは前記履歴のログの差分予測です。私は新しいフィールドを追加したい：履歴フィールドは、予測フィールドによって進められた。時刻フィールドが 'future'の場合は、目標差変数に自らの遅れを乗じ、対数差異予測変数のexpを乗算し

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SASを使用した不平衡パネルデータの補間値

SASを使用することに限定され、パネル/縦データセットがあるとします。コホートと時間の指標、測定変数のあるものはyです。 data in; input cohort time y; datalines; 1 1 100 1 2 101 1 3 102 1 4 103 1 5 104 1 6 105 2 2 . 2 3 . 2 4 . 2 5 . 2 6 . 3 3 .

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私は他のカテゴリ変数の所与の組に関して経時カテゴリ変数二モダリティのプロファイルを探索したい縦データ

にコレスポンデンス分析マルチ。そのようなデータセットの再現可能な例を以下に貼り付けます。 set.seed(90114) V1<-sample(rep(c("a", "A"), 100)) V2<-sample(rep(c("a", "A", "b", "B"), 50)) V3<-sample(rep(c("F", "M", "I"), 67), 200) V4<-sample(rep(

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データを縦方向のデータに変換する

こんにちは私はReshapeパッケージを使用してデータを縦方向のデータに変換しようとしています。誰かが私を助けることができれば感謝します、ありがとう！ m <- matrix(sample(c(0, 0:), 100, replace = TRUE), 10) ID<-c(1:10) dim(ID)=c(10,1) m<- cbind(ID,m) d <- as.data.frame(m)

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縦方向データの線形混合モデル：連続的な時間と順序付けられていない係数vs順序付けされた係数

ここで私はいくつかの縦方向のデータを作成しました。変動する結果は、患者からのバイオマーカーレベルである。可変訪問は訪問ラベルを表します。可変時間はベースラインt1からの日数を意味する。応答ステータスには、「はい」と「いいえ」の2つがあります。私が見つけたいのは、タイムコースでレスポンダーと非レスポンダーの間にバイオマーカーレベルに差があるかどうかです。私は解析に線形混合モデルを使用します。 #g

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JMパッケージのエラーR

JMは、縦と横のジョイントデータがジョイントされたモデルにフィットするパッケージです。私はそれらのサンプルデータで実行することができますが、自分のデータでエラーが発生します。 JMfit1やJMfit2の問題点は何ですか？マイデータ： https://1drv.ms/u/s!AkG9wyz5G1c1gR4Vs_xohO--4Rb5 install.packages('JM') require(

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Proc GLMの分散共分散行列

私はProc GLMを基本的な固定効果モデルに適合させるために、分散/共分散行列を求めたいと思います。私はproc regのモデルに合っていれば、これは非常に東方だと知っていますが、私が当てはめるモデルは、クラスの各メンバー（クラスの50人以上のメンバー）のための別個のスロープを持っています。それらすべてのコードダミー変数。 proc glmを使用してフィットから分散共分散行列を取得する方法はあり

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グループベースの軌道モデリングR

Rでグループベースの軌道モデリングを行う方法を模索してきました。 PROC TRAJ（http://www.andrew.cmu.edu/user/bjones/index.htm）がSASで成し遂げたものに沿ったもの。誰もRで同様のパッケージを知っていますか？興味のある成果（モデル入力）はカテゴリになっていますので、それを処理できるものが必要です。

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ggplotで縦方向のデータをプロットする際のグルーピングが正しくありません

ggplotで縦方向のデータセットをプロットしようとしていました。ここに私の問題を説明するためのデータ例があります。 library(MASS) library(ggplot2) library(dplyr) # create data dat.tx.a <- mvrnorm(n=250, mu=c(30, 20, 28), Sigma=matrix(c(25.0