为分层抽样准备抽样分布的最佳R包函数
是"survey"包中的函数"svydesign"。
"svydesign"函数是R语言中用于创建分层抽样设计的函数。它可以根据给定的数据集和分层信息，生成一个用于分层抽样的设计对象。这个设计对象可以用于后续的抽样分布估计、方差估计和推断分析。
该函数的使用方法如下：
library(survey)
# 创建分层抽样设计对象
design <- svydesign(id = ~strata, data = your_data, weights = ~weight)
# id参数指定分层变量，即用于分层抽样的变量
# data参数指定数据集
# weights参数指定权重变量，用于计算样本权重
# 使用设计对象进行抽样分布估计
estimate <- svytotal(y ~ x, design)
# y和x分别是响应变量和解释变量
# svytotal函数用于计算抽样分布的总体估计值
# 计算方差估计
variance <- svyvar(y ~ x, design)
# svyvar函数用于计算抽样分布的方差估计值"survey"包还提供了其他一些函数，用于处理分层抽样设计的数据和进行推断分析。例如，"svytotal"函数用于计算总体估计值，"svymean"函数用于计算均值估计值，"svyratio"函数用于计算比率估计值等。
这个函数的优势在于它提供了一种灵活且高效的方式来处理分层抽样设计的数据，并进行估计和推断分析。它可以帮助研究人员更准确地估计总体参数，并提供相应的方差估计，从而增强数据分析的可靠性。
该函数适用于各种领域的研究和应用场景，特别是在需要进行复杂抽样设计和推断分析的情况下。例如，在社会科学调查、医学研究、市场调研等领域，分层抽样设计是常见的抽样方法之一。使用"svydesign"函数可以更方便地处理这些复杂的分层抽样设计数据，并进行相应的统计分析。
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4回答
在R测量软件包中使用孤独PSU的“调整”选项:为什么其他地层的数据变化时，单个PSU地层变化不变化？
r、survey、variance
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options(survey.lonely.psu="adjust")的文档声明：
“单个PSU地层的数据集中在样本的大平均值，而不是地层均值。”
在尝试这个选项时，我曾预期如果我在另一个层中更改数据，那么我的单个PSU层的差异会发生变化，但事实并非如此。下面是一个小例子：
library(survey)
options(survey.lonely.psu="adj
浏览 14提问于2015-09-11得票数 7
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分层整群抽样的调查包估计
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我想从分层抽样设计中估计方法和总数，在每一层采用单级整群抽样。我相信我有正确的设计指定使用svydesign()函数的调查软件包。但我不知道如何正确地指定地层权重。
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浏览 0提问于2018-03-24得票数 4
2回答
R中具有调查数据的Box-Cox变换
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有谁知道用R中的调查数据估计Box-Cox多元变换的方法吗？我不知道有什么东西考虑到了地层和集群(我正在处理的数据)，但即使是考虑了概率权重的东西也是很好的，我最担心的是，当应用概率权重时，一个或多个变量的分布可能会发生变化，所以转换可能会发生根本性的变化。也可能对错误和Box算法等有影响。但这远远超出了理论确认的范围。
更新问题
R函数powerTransform工作得很好，但我认为还没有任何调查数据。我原以为斯塔塔能处理这件事，但正如尼克指出的那样，事实并非如此。处理抽样权重的唯一的Box-Cox变换似乎是。
您是否知道有任何R函数允许您将单变量和多变量BoxCox转换应用于概率加权数据？
浏览 7提问于2013-02-13得票数 4
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2回答
R中分层样本的单向方差分析
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我有一个分层样本，有三组("a“、"b”、"c")，从较大的人口中抽取。所有群体都有30个观测值，但它们在N中所占的比例不相等，因此它们的抽样权重不同。
我使用R中的survey软件包计算汇总统计和线性回归模型，并想知道如何为调查设计计算单向的方差分析(如果需要的话)。
我的假设是，如果我错了，请纠正我，对于权重较小的人群，方差的标准误差通常应该更高，因此不考虑调查设计的简单方差不应该是可靠的。
下面是一个例子。任何帮助都将不胜感激。
## Oneway- ANOVA tests in R for surveys with stratified sampling
浏览 7提问于2018-01-26得票数 3
1回答
如何在R中的调查包中使用svydesign()函数的比例权重？
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我用R中的来分析的社会调查。调查的指定(在第45页)权重已被缩放为平均值为1。当使用svydesign()函数时，我将权重变量传递给weight参数。
在中，在surveysummary()函数下，它声明：
请注意，设计效果将是不正确的，如果权重已被重新标度，使它们不是抽样概率的倒数。
因此，在使用诸如svyglm()、等函数时，会得到不正确的估计和/或标准错误吗？
这引起了我的注意，因为当使用psrsq()函数获取模型的伪R-平方时，我收到了以下警告：
权重似乎是按比例调整的: rsquared可能是错误的。
任何帮助都将不胜感激！谢谢!
浏览 7提问于2021-08-14得票数 0
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1回答
具有复杂测量设计的F检验(R)
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我有种感觉，我的问题可能与'pf‘函数定义“自由度”的方式有关。然而，到目前为止，我发现了df1和df2的相互矛盾
浏览 5提问于2022-01-14得票数 0
1回答
利用R中的“测量”包估计重叠域之间的协方差
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假设我们有测量两个重叠区域的疫苗接种状况的调查数据，30-50岁的人和40-60岁的人，我们想估计这两个群体的疫苗接种率。显然，由于重叠(年龄在40-50岁之间的人)，领域估计将是相关的。
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示例数据：
下面是基于api包中内置的survey数据集的一个示例。这是加州多阶段学校的样本。变量stype指示学校是小学、中学还是高中。变量api00是一个数值变量，它总结了2000年各学校标准化考试的成绩。
对于这个例子，我们假设我们希望比较两个重叠域之间的api0
浏览 1提问于2021-09-28得票数 0
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警告:二项式glm中的非整数成功次数！(调查资料包)
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我正在使用twang包创建倾向性分数，这些分数在使用survey::svyglm的二项式glm中用作权重。代码看起来像这样：
pscore <- ps(ppci ~ var1+var2+.........., data=dt....)
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design.ps <- svydesign(ids=~1, weights=~w, data=dt,)
glm1 <- svyglm(m30 ~ ppci, design=design.ps,family=bino
浏览 0提问于2012-10-18得票数 52
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2回答
测量包中的残差标准误差
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我试图用调查软件包计算线性回归模型的残差标准误差。我正在处理一个复杂的设计，在下面的代码中，用“权重”给出了复杂设计的抽样权重。
fitM1 <- lm(med~x1+x2,data=pop_sample,weight=weight)
fitM2 <- svyglm(med~x1+x2,data=pop_sample,design=design)
首先，如果我调用“汇总(FitM1)”，将得到以下内容：
Call: lm(formula=med~x1+x2,data=pop_sample,weights=weight)
Coefficients:
E
浏览 4提问于2017-07-10得票数 0
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1回答
R调查包中的多向聚类标准误差
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我想使用调查权重在R中对多个级别的标准误差进行聚类。Lumley的调查包没有做到这一点，我说得对吗？在下面的reprex中，svyglm在一个级别和两个级别上具有相同的标准误差。有什么想法吗？ library(survey)
data(api)
dclus0<-svydesign(id=~1, weights=~pw, data=apiclus2) # no clustering
dclus1<-svydesign(id=~dnum, weights=~pw, data=apiclus2) # clustering at one level
dclus2<-svyde
浏览 31提问于2021-08-23得票数 0
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1回答
如何从R中的调查设计对象中获得权重？
r、survey
问题
在R中处理复杂的调查数据时，我经常使用survey包来创建抽样权重，或者使用诸如耙或分层后的方法来更新它们。我知道权重存储在调查设计对象中，但我如何提取这些权重，以便检查它们或将它们保存到数据文件中？
示例数据
例如，我们将从"svrep“R包加载一个调查数据集，并创建一个调查设计对象。我们还将创建一个引导复制设计对象。
data("lou_vax_survey", package = 'svrep')
library(survey)
# Create a survey design object ----
survey_design <
浏览 12提问于2022-09-06得票数 0
1回答
R中的glm和相对风险-replicate状态码
r、stata、glm
有人能帮我在R中复制这些相对风险计算(及其置信区间)吗？
中描述了Stata中使用的类似过程。谁能告诉我如何在R中做到这一点(我的数据有簇和层，但我举了一个更简单的例子)？我尝试过relrisk.est函数，但我更喜欢使用调查包，因为它可以处理非常复杂的设计。我还想比较Stata和R估计，我使用泊松作为建议的。
###STATA CODE
use http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/eyestudy
tabulate carrot lenses
*same as R binomial svyglm below
xi: glm lenses carro
浏览 3提问于2013-01-13得票数 6
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4回答
在R中绘制分层样本
r、survey、sampling
设计我的分层样本
library(survey)
design <- svydesign(id=~1,strata=~Category, data=billa, fpc=~fpc)
到目前为止一切都很好，但我现在如何才能像简单采样一样绘制样本呢？
set.seed(67359)
samplerows <- sort(sample(x=1:N, size=n.pre$n))
浏览 3提问于2011-10-31得票数 4
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1回答
Statsmodels的Logit.fit_regularized永远运行
python、logistic-regression、statsmodels
最近，我一直试图对矢量化的文本数据进行正则化的Logistic回归。我第一次尝试使用sklearn，没有什么问题，但后来我发现，我无法通过sklearn进行推理，所以我尝试切换到statsmodels。问题是，当我尝试安装logit时，它将永远运行，并使用大约95%的RAM (在8GB和16 8GB计算机上都试过)。
我的第一个猜测是它与维数有关，因为我使用的是一个2960x43k矩阵。因此，为了减少它，我删除了大写，只取了100个观察结果，这给我留下了一个100x6984矩阵，我认为这应该不会太成问题。
这是我的代码的一个小示例：
for train_index, test_index in
浏览 0提问于2018-11-05得票数 2
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利用R中复杂调查设计提高查询速度
r、performance、memory、survey
我有一个大型数据集(超过2000万个obs)，我使用survey包进行分析，运行简单的查询需要花费很长时间。我试图找到一种方法来加速我的代码，但我想知道是否有更好的方法来提高效率。
在我的基准测试中，我使用svyby/svytotal比较了三个命令的速度
简单命令svyby/svytotal
使用7核的foreach dopar并行计算
选项2的编译版本
剧透板：选项3的速度是第一个选项的两倍多，但是它不适合大数据集，因为它依赖于并行计算，在处理大型数据集时，并行计算很快就会达到内存限制。我也面临着这个问题，尽管我有16 of的内存。虽然有一些，但它们都不适用于测量设计对象
浏览 5提问于2015-09-03得票数 5
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1回答
R中含有子样本的svyglm对象的边缘效应
r、marginal-effects
我需要计算一个广义线性模型(family=Poisson)的边际效应，该模型通过R包survey的svyglm函数对子样本进行估计。
首先，我宣布调查的目的是：
myDesisgn = svydesign(id=data$id, strata=data$strata, weights=data$sw, data=data)
其次，我估计我的模型如下：
fit = svyglm(y~ x1 +x2, design=myDesisgn, data=data, subset= x3 == 1, family= poisson(link = "log"))
最后，当我想获得x1的平均
浏览 1提问于2021-03-08得票数 0
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4回答
怎么买云服务器？
云服务器、5折上云
请描述您的问题
标题：腾讯云云产品新购特惠，五折上云！
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浏览 478提问于2018-03-12
1回答
GluonTS DeepAR预测的不确定性
python、prediction、forecasting、gluon、non-deterministic
我正在使用GluonTS开发DeepAR。在我使用适当的方法训练了一个模型后，我得到了一个预测器，我将其命名为predictor。然后，我使用它来执行一个预测，如下所示： predictor.predict(
ListDataset([{"start": ..., "target": ...}], freq='120min')
) 我注意到，多次执行这些代码会产生不同的预测。我也试着用随机模块的函数设置一个种子，但是不起作用。你有什么想法吗？提前感谢
浏览 31提问于2020-06-26得票数 1
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1回答
子集调查设计的问题
r、subset、survey
我使用的是来自巴西的IBGE的PNS微数据(可以在这里获得：)
我使用数据库中的现有变量创建了一些新变量，然后使用下面的代码创建了一个调查设计。
pes_all_des <-
survey::svydesign(
id = ~ upa_pns ,
strata = ~ v0024 ,
data = base ,
weights = ~ pre_pes_full ,
nest = TRUE
)
post_pop_all <- unique( base[ , c( 'v00283.y' , 'v00282.
浏览 4提问于2018-08-20得票数 3
1回答
使用泊松回归进行预测
r、glm、predict、survey
我想知道如何使用我的数据预测2018:2030时间框架内的结果，这些数据包括年份、年龄、女性和种族等变量。
我正在使用svydesign设置来进行这个预测，我通过简单的列表就可以得到准确的结果，如下所示。
hiptotal1 <- svyby(~hipPJI, ~YEAR, design = mydesign, FUN = svytotal, vartype = "ci")
YEAR hipPJI ci_l ci_u
2015 2015 10580.001 9861.132 11298.869
2016 2016 11390.000 1
浏览 0提问于2020-04-28得票数 0
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