«r» etiketlenmiş sorular

İstatistikler konusunda oldukça yeniyim ve yardımınıza ihtiyacım var. Aşağıdaki gibi küçük bir örnek var: H4U 0.269 0.357 0.2 0.221 0.275 0.277 0.253 0.127 0.246 Shapiro-Wilk testini R kullanarak yaptım. shapiro.test(precisionH4U$H4U) ve şu sonucu aldım: W = 0.9502, p-value = 0.6921 Şimdi, anlamlılık seviyesini p 'de 0,05 değerinden daha yüksek olduğunu …

29 r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption 

Bana öyle geliyor ki Latent Dirichlet Allocation'ı yalnızca iki R paketi yapabiliyor : Birincisi, ldaJonathan Chang tarafından yazılmış; Diğeri topicmodelsBettina Grün ve Kurt Hornik tarafından yazılmıştır. Bu iki paket arasındaki performans, uygulama detayları ve genişletilebilirlik açısından farklar nelerdir?

29 r  bayesian  text-mining  topic-models  latent-dirichlet-alloc 

Kullandığım auto.arima () işlevi tahmini kovaryatların çeşitli ARMAX modellerini uyması için paketin. Bununla birlikte, sıklıkla seçim yapabileceğim çok sayıda değişkenim var ve bunlar genellikle bir alt kümesiyle çalışan son bir modelle sonuçlanır. Değişken seçim için geçici teknikleri sevmiyorum, çünkü ben insanım ve önyargılıyım, ancak zaman aşımına uğrayan zaman serileri zor …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net 

Her zaman lm()R'de üzerindeki lineer regresyonunu yapmak için kullanırım . Bu işlev , bir katsayısı döndürürx β y = β x .yyyxxxββ\betay=βx.y=βx.y = \beta x. Bugün toplam en küçük kareleri öğrendim ve bu princomp()işlevi (temel bileşen analizi, PCA) gerçekleştirmek için kullanılabiliyor. Benim için iyi olmalı (daha doğru). princomp()Gibi bazı testler …

29 r  pca  least-squares  deming-regression  total-least-squares 

lm()Bir değeri tahmin etmek için kullanabiliriz , ancak bazı durumlarda sonuç formülünün denklemine hala ihtiyacımız var. Örneğin, denklemi parsellere ekleyin.

29 r  regression  lm 

Bir veri kümesi üzerinde çapraz doğrulanmış rasgele bir orman çalıştırmak için şapka kullanıyorum. Y değişkeni bir faktördür. Veri setimde hiç NaN, Inf veya NA yok. Ancak rastgele orman çalıştırırken, alıyorum Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Bir glm tahmini yürütmek için robustbase paketini kullanıyorum . Ancak bunu yaptığımda aşağıdaki hatayı alıyorum: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 Bu ne anlama / anlama geliyor? Ve nasıl hata ayıklayabilirim? PS. Cevaplamak için herhangi bir şeye (formül / …

29 r  generalized-linear-model  robust 

Tahmin için R (3.1.1) ve ARIMA modellerini kullanıyorum. Zaman serisi verilerini kullanıyorsanız , ts()fonksiyonda atanan "frekans" parametresinin ne olması gerektiğini bilmek isterim : dakikalarla ayrılır ve 180 güne (1440 dakika / gün) yayılır saniye ile ayrılır ve 180 güne (86.400 saniye / gün) yayılır. Eğer tanımı doğru hatırlıyorsam, R cinsinden …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

Sırt regresyon tahminlerini hesaplamak için glmnet kullanıyorum. Beni glmnet’in yaptığını düşündüğüm şeyi yaptığından şüphelenen bazı sonuçlar aldım. Bunu kontrol etmek için, çözüme göre yapılan ridge regresyonunun sonucunu ve glmnet'teki karşılaştırmayı yaptığım basit bir R betiği yazdım, fark önemlidir. n <- 1000 p. <- 100 X. <- matrix(rnorm(n*p,0,1),n,p) beta <- rnorm(p,0,1) …

28 r  ridge-regression  glmnet 

[İlk sıradaki "Hiyerarşik kümelenme ağaçları için benzerliğin ölçülmesi" başlığı daha sonra konuyu daha iyi yansıtacak şekilde @ tnphns tarafından değiştirildi] Hasta kayıtlarının bir veri çerçevesi üzerinde bir dizi hiyerarşik küme analizi yapıyorum (örneğin, http://www.biomedcentral.com/1471-2105/5/126/figure/F1?highres=y ) Ağacın son kümeleri / yapısı / görünümü üzerindeki etkilerini anlamak için farklı uzaklık ölçüleri, farklı …

28 r  clustering  distance-functions  similarities  dendrogram 

Bağımsız bir kategorik değişkenin (birkaç seviyeli) bir p-değeri ve etki büyüklüğü elde etmek istiyorum - bu "genel" dir ve her seviye için ayrı değildir, lme4R'deki normal çıktı gibi. Bir ANOVA çalıştırırken insanların rapor ettiği şey. Bunu nasıl alabilirim?

28 r  hypothesis-testing  anova  mixed-model  lme4-nlme 

Bu sorunun oldukça geniş bir soru olduğunu anlıyorum, ancak R için yeni bir paket oluşturmaya (ya da vermeme) karar vermede belirleyici noktaların ne olması gerektiğini merak ediyorum. Daha açık olmak gerekirse, sorunun nedenlerle ilgili olmadığını da ekleyeceğim. Çeşitli komut dosyalarını derleme ve bunları yeni bir pakete entegre etme kararı hakkında …

28 r  software 

Umarım hepiniz bu soruyu umursamazsınız, ancak R'de öğrenmeye çalıştığım doğrusal karışık efektler model çıktısı için çıktı yorumlamada yardıma ihtiyacım var. Boyuna veri analizi ve doğrusal karışık etkiler regresyonunda yeniyim. Zaman öngörücüsü olarak haftalarla donattığım bir modelim var ve sonuç olarak da bir iş bulma kursum var. Haftaları (zamanları) ve çeşitli …

28 r  mixed-model  interpretation  panel-data 

Bir örnek olarak, ChickWeightR'de ayarlanan verileri göz önünde bulundurun . Varyans açıkça zamanla artar, bu nedenle aşağıdaki gibi basit bir doğrusal regresyon kullanırsam: m <- lm(weight ~ Time*Diet, data=ChickWeight) Sorularım: Modelin hangi yönleri sorgulanabilir olacak? Sorunlar Timearalığın dışında değer bulma ile sınırlı mı? Doğrusal regresyonun bu varsayımın ihlal edilmesine karşı …

28 r  regression  heteroscedasticity  assumptions 

Uzmanların veri analizi kodunu incelemek yardımcı olacaktır. Son zamanlarda github perusing ve orada veri analizi kodunu paylaşan birkaç kişi var. Bu, birkaç R Paketini (elbette doğrudan CRAN'dan temin edilebilir) içerir, ancak özellikle R kullanarak birkaç tekrarlanabilir araştırma örneği de içerir ( github'daki bu R listesine bakınız ). Veri analizinde en …

28 r  reproducible-research