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基本的に、私はSITE数年にわたっていくつかの実験を行い、毎年独自の平均と標準誤差 (それぞれのいくつかの複製に基づく) を使用して、それぞれの総平均と標準誤差を計算したいと考えていますSITE。総平均はかなり単純なように見えますが (平均を平均化しますか?)、総標準誤差はあまり直感的ではありません。dplyr で使用するグランド SE を計算する関数を作成するにはどうすればよいですか? 私のデータの簡略化されたバージョンは以下のとおりです。

次のように、R に関数を実装して、dplyr で関数を指定し、各グループの総平均と総 se を計算する必要があります。

編集:あなたの答えにサンプルサイズを含む方程式が含まれている場合:データセットでは、列nyearsは年数であり、平均する必要がある治療ごとの測定数ですSITE。CO2一方、各年のANPP平均値ANPP.seは、反復またはプロットの数に基づいています。これは、SE に含まれるサンプル サイズですが、どの列にも指定されていません。これら 2 種類のサンプル サイズのうち、必要なものはどれですか?

ありがとう

coef.merModパッケージのメソッドの標準誤差を取得する方法はありlme4ますか、または係数の SE を計算するのはナンセンスですか?

例：

は、各グループ化因子の各レベルの各説明変数の+coef.merModの合計です。raneffixef

このパッケージを使用すると、 と を使用して固定効果とarmランダム効果の標準誤差を取得できます(ただし、これは最初の 2 つの出力を連結したものにすぎません)。se.fixefse.ranefse.coef

私の質問は: 係数の SE は単純に coef(ranef) + coef(fixef) ですか? それとも、ランダム係数と固定係数の合計には実際の標準誤差がありませんか?

私は、回帰モデルの標準誤差を独自の標準誤差に直接置き換える方法を探しています。これは、独自の堅牢なオプションが付属しておらず、特定の種類のモデルのみを供給することができる別の R パッケージで堅牢なモデルを使用するためです。モデルであり、coeftest フォーマットではありません。

線形モデルがあるとしましょう：

次に、堅牢な標準誤差が必要です。

次に、coeftest を入力できず、独自の堅牢な標準誤差オプションを持たない特定のパッケージでこのモデルを使用する必要があります。元のモデルの標準誤差 (さらに言えば、p 値、t 統計など) をパッケージに入れる前に置き換えて、それらが考慮されるようにしたいと思います。

元のモデルの標準誤差にアクセスするには、次を使用します。

coeftestから標準誤差を抽出するには、次を使用します。

ただし、次のメソッドは、モデルの標準誤差を置き換えようとするとエラーを返します。これは、「要約」自体をコマンドとして扱っているためです。

詳細

Mediation R パッケージでメディエーション分析を実行しようとしています。このパッケージは、「仲介」機能を使用して一方向のクラスター化された標準エラーを実行しますが、双方向のクラスター化された標準エラーが必要です。

クラスター化された双方向の標準エラーを取得するために、Mahmood Arai の mclx 関数を使用しています (コードはここ(p. 4) にあります)。

私の考えは、正しい標準誤差を既に報告しているモデルをパッケージの mediate 関数に与えることです。ドキュメントによると、メディエーション パッケージは次のクラスのモデルを受け入れます: lm、polr、bayespolr、glm、bayesglm、gam、rq、survreg、および merMod。

ggplot2 で geom_errorbar を使用すると、通常の問題が発生します。

エラーバーは範囲内ではありませんが、ここでは問題ありません。

私の問題は、 geom_errorbar が同じデータの信頼区間を、他のデータがプロットされているかどうかに応じて異なる方法でプロットしていることです。

以下のコードは、コメント化されていない SE および AggBar で Audio1 が「300SW」または「3500MFL」に等しいデータのみを通過するデータをフィルタリングします。

これにより、次の出力が得られます。

Audio1 変数は、右端の垂直ラベルに表示されます。

ただし、Audio1 が「300SW」または「300MFL」(コメント付きの SE と AggBar) に等しい場合にのみ通過する場所をフィルター処理すると、「300SW 変更」のエラー バーが表示されます。

Audio1 変数は、今回は一番下に「300SW」が付いた一番右の垂直ラベルに表示されます。

Audio1 "300SW" だけをプロットすると、エラー バーが元のプロットと一致するため、この変更は正しくありません。

Audio1 の "300SW" をここに示されていない他の変数でプロットしてみましたが、この変化が発生するのは "300MFL" で提示した場合のみです。

SE 変数の内容を見ると、両方のバージョンのコードで "300SW" の値に変更がないことがわかります。それでも、出力は異なります。

ここで何が起こっているのか理解できません。アイデアや提案は大歓迎です。

ありがとうございました。

以下の@Antonios Kは、「300SW」がグリッドの上にある場合、エラーバーが正しく描画されることを強調しています。なぜそうなのかはわかりませんが、エラーバーがバーと誤って一致していると推測しています。

Arai の (2015) メソッド (具体的には、4 ページの mclx 関数) を使用して、R で私の lm のクラスターロバスト標準エラーを生成します ( http://www.ne.su.se/polopoly_fs/1.216115.1426234213!/menu /standard/file/clustering1.pdf )。

パネル データを使用して、クラスターに強い双方向の標準誤差 (年別および国別) を作成しようとしました。

私の問題は、すべての独立変数の係数推定値を取得する一方で、標準誤差の NA、t 統計、および一部の (すべてではない) 変数の p 値を取得することです。

関連トピックを確認しましたが、この問題に対する回答が見つかりませんでした。特に、すべてのデータは「数値」であるため、データ構造とは関係ありません。多重共線性の問題ではなく、クラスター次元 (年と国) ごとに十分な観測値があります...

mclx() 関数は次のようになります。

次に、多変量線形モデルを指定して、結果を呼び出します。

残念ながら、ここにデータを掲載する許可はありません。また、新井(2015)提供のテストデータを使用すると問題は発生しませんが、私のデータでは問題がわかりません。では、標準誤差、t 統計、および p 値の一部のパラメーター推定値が NA を生成する理由と、これを回避する方法について、誰かが一般的な考えを持っているのではないでしょうか? ヒントがあればとてもありがたいです...

plmR のパッケージで固定効果と を使用して回帰を実行しようとしていますが、model = 'within'標準エラーがクラスター化されています。Cigarのデータセットを使用してplm、次を実行しています。

これは、(Cigar ファイルを .dta として記述した) Stata を使用して得られるものとは (わずかに) 異なります。

つまり、標準誤差と T 統計量は異なります。さまざまな「タイプ」で R コードを再実行しようとしましたが、Stata と同じ結果になるものはありません。何か不足していますか？

Newey-West 標準エラーをパッケージpmg()からの (Mean Groups/Fama-MacBeth estimator)の出力で動作させようとしています。plm

hereの例に従ってください：

coeftestFama-MacBeth 標準エラーを取得するために直接使用できます。

ただし、Newey-West 推定量を使用しようとすると失敗します。

plmこれはパッケージの欠点のようです。これを機能させる方法を知っていますか？オブジェクトestfun用に独自のコードを作成する必要がありますか? pmgNewey-West 推定量をゼロからコーディングしますか? plmまたは、パッケージを完全にバイパスする必要がありますか?

inのradial.plot機能を利用しています。標準エラーバーを実装する簡単な方法を知っている人はいますか? 半径位置ごとに複数のデータポイントがあり、部分的に重複する可能性がある場合でも、ソリューションは機能する必要があります(下のグラフを参照)。plotrix-packageRSE-bar

グラフは次のようになります。

使用コード:

エラーバーは、たとえば次のようになります: ( Python で極座標にエラー バーをプロットする方法は? )

どんな助けでも大歓迎です