sabato 1 novembre 2008

Proponi un articolo

I capitoli della statistica sono praticamente infiniti, essendo incredibilmente vasto il campo di applicazione delle indagini.
Ogni giorno quindi sono assalito dal dubbio: "di quale tecnica parlare oggi? Continuo con l'inferenza statistica? Scrivo un post sull'analisi del trend? Un tutorial sui grafici con R?". E i miei dubbi si fanno ancora più atroci non sapendo cosa realmente possa interessare a chi legge il mio blog.

Pur avendo in lista d'attesa numerosi capitoli di cui ancora parlare, vorrei sentire le vostre proposte. Utilizzate lo spazio dei commenti in fondo a questo post per proporre un argomento, ed io sarò ben lieto di approfondire il discorso che voi proporrete (sempre nei limiti delle mie conoscenze, s'intende :-) ).


68 Commenti:

Anonimo ha detto...

Ciao ,
vorrei ringraziarti per l'ottimo lavoro che stai facendo.
Trovo davvero utile il tuo blog, diversamente da altri libri o siti sull'applicazione di R lo trovo molto immediato.
Grazie.
Davide

Todos Logos ha detto...

@ Davide
ti ringrazio per il complimento! Fa sempre piacere sapere che il proprio lavoro può esser utile :)

Anonimo ha detto...

Ciao,
intanto ti faccio i complimenti per questo blog che presenta gli argomenti in un modo veramente comprensibile (e spiegare in modo semplice questi argomenti non è facile).

Se possibile, di proporrei come argomento, in puntate, il discorso completo sulla regressione lineare multivariata con R.

Ti segnalo anche che ho postato, come anonimo, un commento sulla binomiale che non ho trovato recepito; potresti verificare?

Grazie, ciao, Fabio

Todos Logos ha detto...

@ Fabio
Per prima cosa, grazie per i tuoi complimenti :-)

L'argomento che mi proponi è sicuramente molto interessante, e di grande utilità. Quindi accetto il tuo suggerimento con piacere :) Dovrai però aspettare qualche giorno, perchè proprio tra qualche parto in vacanza. Non appena sarò di ritorno, vedrò che posso fare :)

Riguardo all'altro tuo commento, non ho ricevuto nessun avviso, nè è comparso il messaggio. Ogni tanto blogger gioca brutti scherzi. Se volevi chiedermi qualcosa, puoi sempre usare la mia e-mail, se il problema persiste :)

Anonimo ha detto...

Innanzitutto ti faccio i complimenti per l'ottimo lavoro di questo blog, ti invito calorosamente a continuare, anzi ad approfondire gli stessi articoli con molti altri esempi. Colgo quindi l'occasione per condividere l'esigenza di trovare parecchi esempi ben spiegati e di dedicare in ogni post spazio anche alla verifica delle assunzioni iniziali di un modello. Mi interesserebbe, se possibile, un post sulla REGRESSIONE ORDINALE. Non trovo nel blog informazioni riguardo all'autore e sarebbe anche interessante mettere dei riferimenti bibliografici. Grazie di tutto. Fabio

Todos Logos ha detto...

@ Fabio
grazie per i complimenti e i consigli che mi dai. Innanzitutto ti avviso che un post sulla regressione ordinale è in preparazione: oggi o massimo domani lo pubblicherò.
Buona l'idea di inserire una bibliografia (cercherò di fare il possibile, sebbene la mia fonte sia principalmente google: sui libri di testo di base molti argomenti sono trattati di sfuggita; ma mi ricorderò di inserire qualche link di approfondimento), così come quella di parlare delle assunzioni (spesso le ho saltate, perchè mi concentravo piuttosto sull'utilizzo di R, e non tanto sulla teoria statistica).
Se ho tempo, cercherò anche di mettere un secondo esempio per ogni argomento trattato (ma non immagini quanto sia difficile trovare dataset utili per specifiche analisi!)
A presto :)

Anonimo ha detto...

Ciao, è possibile sviluppare un post sulle curve ROC? Sarebbe meraviglioso avere due esempi, uno generico, ed uno, in particolare, nel caso di modelli di COX (sopravvivenza).
Grazie mille
Fabio

Todos Logos ha detto...

@Fabio
Colgo con piacere il tuo invito. Ho deciso di affrontare in due post differenti gli argomenti che mi proponi: nel primo (disponibile entro la serata, spero) parlerò delle curve di Kaplan-Meier, del test di Mantel-Cox e del Cox proportional hazards model.
Nel secondo (che dovrei stendere entro la giornata di domani) parlerò più in generale delle curve ROC con qualche esempio (come la curva per la determinazione del cut-off considerando sensibilità e specificità).
Spero così di centrare gli argomenti che mi hai chiesto :)

Anonimo ha detto...

Ciao, sono sempre io Fabio. Sto cercando di capire come è possibile effettuare l'analisi della potenza del test Log-rank per le curve di sopravvivenza con kaplan-Meier. Spero possa dedicare un post al rigaurdo. Grazie mille.
Fabio

Todos Logos ha detto...

@Fabio
Purtroppo non sono riuscito a recuperare granchè sull'argomento, perchè al momento non mi è possibile accedere ad alcune riviste che ne parlano (purtroppo l'università non si abbona mai a tutte le riviste..!).
Ti consiglio comunque di dare un'occhiata alla funzione cpower della library Hmisc. Se ne parla anche in questo libro: Rosner, "Fundamentals of Biostatistics".
Infine puoi affidarti al programma stata, che ha implementato la funzione stpower logrank, che permette di calcolare la potenza del test di Mantel-Cox.

Se riesco eventualmente a recuperare ulteriore bibliografia, scriverò un post a riguardo :)

Anonimo ha detto...

ok grazie mille. Avrei il piacere di conoscerti meglio "telematicamente", non so neanche il tuo nome. Capisco dunque che lavori all'università.
Fabio

Anonimo ha detto...

Ti ringrazio per l'articolo sull'analisi multivariata.
Proporrei, sempre in questo ambito, l'argomento analisi delle componenti principali.

Sarebbe bello, ma so che il blog non è un juke-box, vedere anche, magari in carrellata, altri tipi di regressione (es. robusta, quantilica...).

Grazie ancora per quello che stai facendo (piano piano R è meno ostico), Fabio[2] (perché siamo almeno 2 Fabio!)

Anonimo ha detto...

Come si fa a fare un grafico dovè è presente il modello di cox con le covariate e pure la baseline? Giuseppe

Anonimo ha detto...

Geniale questo sito! Risorse di questo tipo in lingua italiana sono rare e preziose!
Aggiungo ai preferiti!

Diego

nr ha detto...

Buonasera, innanzitutto complimenti per l'ottimo sito .Un consiglio: qual'è il test piu adatto per valutare l'andamento di un valore ( un valore ematico) in 3 campionamenti in una popolazione di 10 pazienti?

grazie mille per la disponibilità

Todos Logos ha detto...

Rispondo rapidamente a nr, promettendo al più presto le risposte anche agli altri che nel frattempo sono passati (purtroppo ho poco tempo questi giorni, ma a breve riprenderò a dedicarmi al blog!).

@ nr
Personalmente procederei dapprima con una ANOVA per misure ripetute (per verificare se c'è effettivamente una differenza tra i gruppi).
In caso positivo, sono stati elaborati modelli per la regressione su dati appaiati (regression o trend with repeated measurements).
Puoi dare un'occhiata al pacchetto lme4, in particolare la funzione glmer. Se hai pazienza, in futuro affronterò anche questo argomento (ma per impegni vari non credo prima di metà ottobre, purtroppo).
Per altri dubbi, sono comunque a disposizione!

Anonimo ha detto...

Ti faccio i miei complimenti per il blog veramente utile! sono un giovane ricercatore agronomo e molto spesso uso il tuo blog x avere qualche dritta. Volevo sapere se era possibile postare un articolo dedicato al test di Duncan's molto utilizzato nel campo agronomico, mi daresti una grossa mano.:))
Grazie anticipatamente.

Anonimo ha detto...

Ciao ho visto che il blog è fermo da un pò, veramente un gran peccato. Ti incito tantissimo a non trascurarlo. Grazie.
Giuseppe

Anonimo ha detto...

mi associo ai complimenti degli altri e ti invito a dedicare un post a tutti gli altri tipi di grafici (oltre che a quello a torta). saluti

Anonimo ha detto...

Innanzitutto complimenti per il tuo blog.
Io sono un novizio di R e ho visto in questo software un potenziale che vorrei fare mio con il tempo. Vorrei chiederti come si possono aggregare i dati di una serie temporale. Ad esempio come si può ottenere con R le medie mensili di temperatura di un anno avendo i dati come medie giornaliere o orarie. Sono consapevole che sono cose semplici, ma con R non ho capito come fare.
Ti ringrazio
Pasquale

Anonimo ha detto...

Ciao, trovo il tuo blog molto chiaro perchè applichi ciò che spieghi.
Ho un quesito per te la cui risposta potrebbe essere un nuovo capitolo del blog.
Ho delle variabili (dicotomiche qualitative, come avere polmonite(si=1 o no=0),etc) che ritengo importanti nel predire l'insorgenza di una patologia/complicanza clinica. Come posso valutare ciascuna delle variabili che suppongo essere di rischio (ex: avere la polmonite, si o no) per verificare se si tratta di un predittore e se è un "buon predittore" o meno? Come posso poi valuare il valore predittivo di tutte le variabili nel loro insieme per verificare che il mio score diagnostico è valido o no?
Spero di essere stata chiara..grazie in anticipo.
Rosalba

vaccaricarlo ha detto...

Ciao,
all'Istat abbiamo sviluppato un pacchetto open-source basato su "R" per il Record Linkage: potrebbe essere materia di un post ?!
Trovi info su OSOR (http://forge.osor.eu/projects/relais/) e sul sito Istat (http://www.istat.it/strumenti/metodi/software/analisi_dati/relais/)
Per maggiori info: vaccari@istat.it, scannapi@istat.it
Carlo Vaccari

Todos Logos ha detto...

Per svariati impegni, ho trascurato parecchio il blog, con mio grande dispiacere.
Noto che si sono accumulati parecchi commenti, quindi ora cercherò di rispondere a tutti, promettendo d'ora in poi risposte quantomeno più rapide :)

@ Diego, Giuseppe
Grazie per i complimenti! :)

@ Fabio[2]
Sono (finalmente) in arrivo i post su regressione quantilica, robusta, etc, come tu mi chiedevi.
Nel frattempo, se non l'hai già fatto, dà un'occhiata a quest'ottima dispensa sulla regressione in R: http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-regression-it.pdf

@ commento del 08nov09
Mi chiedevi del test di Duncan. Purtroppo in R non è stato implementato in nessun pacchetto, per quanto mi risulti. Per conferma, prova a dare un'occhiata alle numerose mailing-list dedicate a R (prova a cercare su google: [R] duncan's test, oppure [R] duncan's multiple range test, oppure [R] duncan's post-hoc test). In caso di risposte negative, puoi vedere qualche altro programma statistico (stata se non erro l'ha implementato), oppure cercare di eseguirlo "manualmente".

@ commento del 16nov09
Per quanto riguarda i grafici, non vorrei dedicare posts solo a questi, perchè esistono altri siti più dettagliati, ma cercherò di inserire la rappresentazione grafica dei successivi post, nel mezzo della stessa discussione sui metodi :)

@ Pasquale (16nov09)
Non mi è proprio chiarissimo il tuo quesito. Che intendi per aggregare?
Se ciò che vuoi fare è semplicemente calcolare la media, puoi dare un'occhiata a uno dei miei primissimi posts in merito. Se invece il tuo è un discorso più "concettuale" (ossia come comportarsi con certi dati), allora il ragionamento è diverso, ma mi devi dare maggiori dettagli :)
Non esitare a scrivermi di nuovo, anche x e-mail se serve.

@ Rosalba (20nov09)
Quello che mi chiedi tu sembra una ricerca di fattori di rischio. Prova a dare un'occhiata a tutti i miei post sulla regressione logistica semplice e multipla, e il post sull'analisi dei fattori di rischio. Se infine vuoi confrontare due modelli (per verificare di aver avuto un miglioramente del fit inserendo un altro fattore), ti consiglio di eseguire una ANOVA, come descritto nel post sulla regressione multipla (il metodo è analogo).

@ Carlo Vaccari (30nov09)
Grazie per la segnalazione. Ho già dato un'occhiata ai links da te segnalati, e apprezzo molto il lavoro che avete svolto. Al più presto proverò anche il download segnalato, e dedicherò un post all'argomento :)

------------

Spero a questo punto d'aver risposto a tutti i commenti arretrati in modo esauriente, almeno per il momento. Se ho dimenticato qualcosa, o avete bisogno di ulteriori chiarimente, scrivete pure qui o sull'e-mail.

Anonimo ha detto...

grazie mille per il lavoro eccezionale e complimenti!!!!mancava qualcosa del genere!
personalmente mi piacerebbe vedere una trattazione esaustiva delle serie storiche, anche perchè manca qualcosa fatto bene su questo tema!
ciao Corrado

Todos Logos ha detto...

Ciao Corrado,
purtroppo per queste due settimane sarò impegnato, e non potrò dedicarmi particolarmente al sito. Tuttavia l'analisi delle serie storiche è un bell'argomento di cui sicuramente tratterò a breve :)

Nel frattempo ti consiglio alcuni .pdf, in inglese, a mio avviso molto ben fatti:

1) Ricci ts
2) TS R intro
3) TimeSeriesR

l.rigato@tele2.it ha detto...

ciao e complimenti per il lavoro.
Io ho dei problemi con delle carte di controllo. Uso la libreria qcc() ma ho notevoli difficolta nello studio dei dati. E' possibile fare un lavoro in comune? magari posso passarti i dati.
ciao e grazie

cheo ha detto...

Eh, io sarei interessato alla trattazione delle distribuzioni bimodali...non ne cavo piedi...

ch3o

Todos Logos ha detto...

A l.rigato ho risposto via e-mail.

@ cheo:
Ti interessa la teoria delle distribuzioni bimodali, o come effettuare le analisi in R? Nel primo caso non potrei aiutarti (non sono ancora a livelli tali da poter ri-scrivere capitoli interi di statistica :) ). Nel secondo caso, potrei vedere qualcosa, ma devi avere un pò di pazienza :)

Anonimo ha detto...

Ciao,
Appena possibile puoi sviluppare un post tutto sulle misure ripetute?
Grazie
Fabio

Anonimo ha detto...

Proporrei di mostrare come si fanno i test di potenza (ad esempio i test per i chi-quadrato con 2 campioni di diversa numerosità).
Io conosco il comando:
power.prop.test(p1=0.717,p2=0.365,sig.level=0.05,n=53)
Ma come faccio se p1 e p2 hanno diverse numerosità? non posso mettere un solo n
Andrea

Nicola ha detto...

Proporrei di mostrare come utilizzare R per effettuare un test post hoc su REPEATED MEASURES ANOVA. Ho visto che l'ulimo post si focalizzava su Repeated Measures: nel momento in cui si ha fatto l'ANOVA sarebbe utile vedere dove sono le eventuali differenze.
Nicola

Mirko ha detto...

Ciao! Propongo un bel capitolo sulla cluster analysis! Se hai bisogno di aiuto, sono disponibile!
Mirko

Anonimo ha detto...

Ciao, davvero complimenti per il blog, utile e immediato! proporrei come argomento una cosa banale ma che crea non pochi problemi in un'analisi statistica: come trattare gli eventuali NA...soprattutto nel caso di regressione multivariata eliminare brutalmente eventuali osservazioni potrebbe modificare sostanzialmente i risultati.
Ilenia

Anonimo ha detto...

Ciao,
come si può fare lo stesso grafico in R così come è fatto in STATA?

http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/examples/icda/fig4_3.gif

In pratica è una sorta di scatterplot ma anzicchè i puntini abbiamo le label che rappresentano le frequenze, i count.

Grazie
F.

Todos Logos ha detto...

@ F.
Prova a riadattare questo codice di esempio:
plot(X, Y, pch=levels(manuf)[codes(manuf)])
Dovrebbe funzionare egregiamente (il comando pch indica quale simbolo utilizzare nello scatterplot).

Anonimo ha detto...

HO Caricato su R un file txt contenente un gran numero di valori...75 riche e 27 colonne.
Come faccio a calcolare la media di ogni singola colonna?premetto che alcuni valori sono indicati con NA.

Anonimo ha detto...

Salve, approfitto di un suggerimento se possibile. Sto utilizzando il programma R per una tesina. Quale comando dovrei utilizzare per eliminare dall'elaborazione le osservazioni anomale e quindi ristimare il modello? Grazie.

Todos Logos ha detto...

Non mi è chiaro il quesito: ti interessa sapere come individuare le osservazioni anomale?
Oppure come eliminare le osservazioni che sai essere anomale dai dati?
Nel secondo caso, basta sapere la posizione della osservazione, ed eliminarla dai vettori o dai dataframe su cui stai lavorando:

Se aa è un vettore, e vuoi eliminare il valore della posizione n, devi digitare: aa[-n]

Se aa è un dataframe, e vuoi eliminare la riga numero n, devi digitare: aa[-n,]

Se vuoi eliminare più di un elemento, basta concatenarli con la funzione c. Ad esempio: aa[-c(n1,n2,n3)]

Anonimo ha detto...

Ti ringrazio davvero tanto. Questo programma mi sta facendo uscire pazza! :-)

Anonimo ha detto...

Ciao,
complimenti per il blog!

ti sei imbarcato in una bella avventura!
se posso darti un suggerimento dovresti fare una lista di argomenti che intendi affrontare e magari dare la possibilità a qualche volontario utente del blog, se competente per l'argomento di darti una mano!

:-))

buon lavoro
TMax

Todos Logos ha detto...

Ti ringrazio TMax per il simpatico commento e i complimenti, sempre graditi :)
Ottimo il tuo suggerimento, che sicuramente seguirò, aggiornando questa pagina :)

Francesco ha detto...

Ciao,
Ti ringrazio per il blog!
Ci sono due argomenti che mi stanno particolarmente a cuore e vorrei proporti.
Il primo è come valutare la dimensione dell'effetto nelle principali statistiche paramatriche e non.
Il sencondo è come costruire e applicare una matrice dei contrasti da applicare alla comune analisi di varianza (almeno nelle casistiche più comunemente utilizzate in clinica ovvero il classico 2X2 misto)

Ti ringrazio ancora per il lavoro eccezionale che stai facendo
Francesco

Anonimo ha detto...

ciao!il sito è molto bello ma non trovo gli alberi di classificazione!

buon lavoro!!

Michelangelo Gentilini ha detto...

Ciao! oltre ai complimenti per il blog ti suggerirei di fare una o più puntate su "R commander" e dunque sull'interfaccia userfriendly di R

Grazie e buon lavoro!

Anonimo ha detto...

Ciao! Riuscite a risolvere questo mio problema?? Il mio professore di econometria ha fatto questo esempio in classe..
Come faccio a sapere che il p-value dove t=1,85 e dF=40:
P(T)>(t)=P(T)>1,85=2*P(T)>1,85=
2*0,0359=0,0718=7,18%

dove e come ha trovato che P(T)>1,85=0,0359???
Perchè nelle tavole nei 40 gradi di libertà della t student non c'è l'1,85 ma si può intuire che è compreso tra 1,684 e 2,021...quindi tra 0,1 e 0,05 nel 2-Tailed e tra 0,05 e 0,025 nel 1-Tailed...come fa a sapere la probabilità esatta 0,0359?? se la calcola in Excel o Stata come si fa?? o c'è una formula???
grazie!!

Giulia (GiuliaSchiro16@hotmail.it)

Anonimo ha detto...

Ciao, volevo sapere se ho 2 gruppi, uno sperimentale e uno di controllo, con numerosità diversa, come faccio a metterli in un data.frame o a a fare analisi come l' ANOVA? Tutte le volte che ho provato mi dice che non si può fare perchè i numeri non corrispondono

Anonimo ha detto...

ciao mi potreste aiutare!!! qst è il mio problema.scrivere una funzione somma diagonale 2(m)che prende in input una matrice(variabile m)e restituisce la somma dei numeri che si trovano sulla diagonale secondaria della matrice.

roberto(robertob@live.it)grazie.

Anonimo ha detto...

Ho trovato il tuo blog per caso e come hanno gia' scritto in tanti, trovo le spiegazioni piu' semplici, dirette e intuitive di tanti libri...sto scrivendo un paper e sto facendo l'analisi dei miei dati rivedendo la statistica dal tuo blog...quindi grazie!

michele ha detto...

davvero un gran bel blog! anch'io ci sono capitato per caso e da allora è il mio punto di riferimento nell'utilizzo di R.
io più che proprorre un articolo vorrei porre una domanda:
premetto che sono un neofita della Statistica e di R e quindi non è che riesco a capirci molto.
devo consegnare una tesina fatta in R per un esame universitario. la tesina deve vertere sulla rimozione di una delle ipotesi classiche del modello di regressione multipla.
su cosa mi converrebbe concentrarmi e se non chiedo troppo potrei sapere quali sono gli step che devo effettuare? non chiedo lo svolgimento, ma solo i passaggi da effettuare.
so di essere imbranato ma non riesco proprio a venirne a capo!!
se qualcuno di voi può aiutarmi può inviarmi una mail all'indirizzo:
mikk.b@libero.it

Anonimo ha detto...

Ciao, finalmente una risorsa in italiano per chi utilizza R. Complimenti per l'iniziativa! Sto facendo la mia tesi di laurea con R e anche se molto "spartano" mi sembra un software "veloce" e pieno di potenzialità. Ne approfitto per porre una domanda: come calcolare con R / RCommander la covarianza? Ho scaricato ed installato la library labstatR ma evisentemente sbaglio la sintassi e non ottengo risultati. Grazie per l'eventuale risposta.

cricri

Anonimo ha detto...

Ciao innanzitutto complimenti per il lavoro che stai facendo, ti volevo chiedere se c'è un modo per creare una funzione che mi calcoli le concordanze e le discordanze nel caso di variabili qualitative ordinabili. in questo modo sarebbe poi semplice calcolarsi i vari indici di associazione come gamma,tauB, d somers visto che le concordanze meno le discordanze mi danno il numeratore dei suddetti indici, per il denominatore la funzione è facile, quello che mi risulta ostico è crearla per le concordanze e discordanze. Grazie e di nuovo complimenti

Anonimo ha detto...

Salve, vorrei sapere se esiste una procedura in R per valutare test diagnostici in assenza di un gold standard con il metodo latent class.
Grazie
Silvia

Anonimo ha detto...

Ciao, complimenti per il blog!!!sono nuovo sia rispetto alle conoscenze di statistica che di R.
sapresti indicarmi come muovermi per fare una correlazione fra dati su scala nominale e dati su scala continua?
grazie
marco

Anonimo ha detto...

Mi accodo anch'io alle tante richieste. Innanzitutto mi complimento per l'iniziativa di divulgare l'uso della statistica e ancora più di un software come è R (immenso e potenziale alla stregua dei tanti software commerciali che ci sono in giro, con la sola differenza che questo è un software gratuito) in italiano.
Spero tanto che la tua avventura non si sia conclusa (sarebbe veramente un vero peccato) ma ti pongo ugualmente una piccola questione: potresti dare una maggiore delucidazione sull'uso ed interpretazione dei "beanplot"? E' un'ottima alternativa alla ormai classica e sempre vista visualizzazione dei boxplot, con la differenza che il beanplot fa uso della densità di distribuzione.
Grazie mille e ancora complimentissimi

alessandra ha detto...

chi mi darebbe una mano a svolgere un esercizio con r ?

Anonimo ha detto...

Sarebbe utile, a mio parere, un approfondimento sull'analisi delle Componenti Principali ACP, molto usata in diverse discipline (dalla psicologia alle scienze mediche e sociali) e per la quale R è davvero essenziale.

Anonimo ha detto...

Un altra cosa: Esiste una funzione per calcolare l'alpha di cronbach con R?

Anonimo ha detto...

Salve,
é da un pò di tempo che cerco di risolvere l'eserczio che le ho allegato alla fine, rimanendo bloccato sulla funziona che mi da come risultato il vettore contenete le medie, varianza e coefficente di variazione. Potresti aiutarmi?
Cordiali Saluti
M.G.
Creare una funzione che in input abbia un vettore di valori (carattere quantitativo) e che produca come risultato un vettore contenente le seguenti informazioni:
1) Media aritmetica
2) Media geometrica
3) Media armonica
4) Varianza
5) Coefficiente di variazione

B) Aggiungere un’opzione che permette di graficare la sequenza di valori e delle linee orizzontali in corrispondenza delle varie medie (con colori diversi e la legenda)

Anonimo ha detto...

Salve,

complimenti per il blog, lo trovo molto utile! Sono un laureando in Scienze Statistiche e Attuariali, aspirante attuario, e sto iniziando ad usare R per svolgere la tesi. Vorrei sapere se è possibile che qualcuno inserisca in questo blog un esercizio sul modello di Lee-Carter(funzione "lca", package "demography") svolto con tutti i comandi. Ne devo fare uno e non riesco a programmare.

Grazie comunque e buon lavoro!

Nadia ha detto...

Ciao, volevo farti i complimenti per questo blog davvero utile che mi sta aiutando tantissimo!!Grazie ^_^

Andrea Gaggioli ha detto...

Salve
avrei bisogni di effettuare il Two One Sided Test (anche detto TOST) per l'equivalenza. Mi affaccio oggi per la prima volta ad R, quindi non so proprio come fare. Potreste darmi una mano?
grazie mille
a presto
Andrea

Angelo Satta ha detto...

Salve
grazie per questa guida molto utile.
Volevo chiederti se puoi fare una miniguida per il Silverman test. E' un test statistico sulla modalità di una distribuzione. Dovrei applicarlo ad una distribuzione di taglia di un specie animale per risalire al numero di mode. Ho provato seguendo la guida del pacchetto "silvermantest" ma non riesco ad interpretare i dati. Ho iniziato da poco ad usare R,
Grazie mille
Angelo

Anonimo ha detto...

Sarebbe bello un bel post sulla time series analysis... con un modello ARIMA fatto step by step :)

Anonimo ha detto...

ciao !
ho iniziato ad appassionarmi a questo modo fantastico grazie al tuo blog, davvero una bomba ;)
ma lo trovo alquanto difficile :D
posso chiedere un aiuto su come creare una funzione usando FUNCTION per il calcolo di varianza, mediana, percentile 0.5 e creare una funzione di log-verosimiglianza al variare del paramentro u della distribuzione normale individuando graficamente il massimo ed applicando il tutto ad una serie di rendimenti finanziari ?
grazie in anticipo :)

Nicola Pietrafusa ha detto...
Questo commento è stato eliminato dall'autore.
Nicola Pietrafusa ha detto...

Ciao, ho scoperto solo ora il tuo blog e mi è stato tremendamente utile! Grazie mille!!!
Volevo chiedere se si potesse aggiungere una sezione sulla potenza dei test statistici.
Grazie ancora

Anonimo ha detto...

innanzitutto vorrei farti i miei complimenti!!! :)
Poi vorrei chiederti (non ho letto tutti i commenti, magari ti è già stato chiesto!) di consigliarmi del materiale sulla regressione spaziale ( ho un panel di dati spazio-temporali)..
grazie mille ;)

danilo ha detto...

Salve,

Premetto che sono nuovo con R e sttistica analisi in generale, ho dei dati che devo analizzare e mi e'stato consigliato di fare il Dunnet's test.
Partendo dall'inizio, ho dei "time course" dati presi ogni 30 min fino a 6 ore e poi a tempo 12 e 24.
il time course experiment e' su differenti concentrazioni di un composto chimico. Le curve sono chiaramenti differenti dai controlli quindi vorrei comparare ogni curva ai miei controlli. Per questo mi e' stato suggerito di fare il Dunnet's test.
Vorrei imparare a organizzarei dati in file excel per permettere ad "R" di prendere i dati in ordine e poi di scrivere l'agoritmo correttamente. C'e' qualche referenza che puoi suggerirmi o farmi degli esempi?

Grazie
Danilo

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