Как рассчитать временное изменение во времени, когда ответ равен 0 или 1 в r - PullRequest
Новая
       10

Как рассчитать временное изменение во времени, когда ответ равен 0 или 1 в r

0 голосов
/ 03 октября 2018

Каков наилучший подход для расчета временного изменения ответа, который имеет значения 0 или 1 с течением времени?Например, у меня есть данные df с годами yr и откликом res для станции А. Как я могу узнать, является ли изменение отклика с течением времени положительным (увеличивающимся) или отрицательным (уменьшающимся) или не изменяется вообще,какой статистический инструмент будет лучше?Эти данные фактически показывают реакцию атмосферного явления на экстремальное погодное явление в зависимости от того, присутствовало ли это явление во время экстремального явления или нет. 

df<-structure(list(yr = c(1950, 1951, 1952, 1953, 1954, 1955, 1956, 
1957, 1958, 1959, 1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 
1968, 1969, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 
1979, 1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 
1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 
2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010), 
    res = c(0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 
    1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 
    1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 
    0, 0, 1, 0, 1, 0)), .Names = c("yr", "res"), row.names = c(NA, 
-61L), class = "data.frame")

PS: тот же вопрос, который я разместил в перекрестной форме.где это лучше всего подходит.

1 Ответ

0 голосов
/ 03 октября 2018

Хорошей отправной точкой является регрессия логита или пробита.Вот пробит-код в R: 

summary(glm(res ~ yr, data=df))

. Для ваших примеров данных вы получите положительный, но статистически незначимый (на обычных уровнях) коэффициент по году.

...