«r» etiketlenmiş sorular

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Doğrusal Modeli R İle Genişletme kitabında , Julian J. Faraway (s. 59) 'de sahte için bir formül buldum .R,2R2R^2 1 - Rezidüel DeğişimNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Bu , GLM'ler için sahte için ortak bir formül mü?R,2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Tekrar düşünürseniz, zaman serileri analizine ilk başladığınız zamana kadar. Bilmek istediğiniz hangi araçlar, R paketleri ve internet kaynakları? Sormaya çalıştığım şey, nereden başlamalı? Spesifik olarak, R için R ile zaman serileri analizinde "yeni" olan birini gerçekten kaynatan herhangi bir kaynak var mı?

28 r  time-series 

R'deki çoğu standart dağılım bir komut ailesine sahiptir - pdf / pmf, cdf / cmf, kuantil, rasgele sapmalar (örneğin; dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). Ayrık tekdüze dağılımlar için bu işlevleri yeniden üretmek için bazı standart komutları kullanmanın yeterince kolay olduğunu biliyorum, ama zaten R'de bilmediğim ayrık tekdüze dağılımları modellemek için tercih …

28 r  distributions  uniform 

Yaklaşık 2 taraflı bootstrapped p değerini hesaplamak için "boot" paketini kullanıyorum, ancak sonuç t.test kullanmanın p değerinden çok uzak. R kodumda ne yanlış yaptığımı çözemiyorum. Birisi lütfen bana bunun için bir ipucu verebilir time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, 12,12,14,13,6,18,14,16,10,7,15,10) group=c(rep(1:2, each=12)) sleep = data.frame(time, group) require(boot) diff = function(d1,i){ d = d1[i,] …

28 r  hypothesis-testing  p-value  bootstrap  permutation-test 

Farklı dosyalardan büyük miktarda csv verisi okumak için R-script'lere sahibim ve daha sonra sınıflandırma için svm gibi makine öğrenme görevlerini yerine getiriyorum. Sunucuda R için birden fazla çekirdek kullanmaya yönelik herhangi bir kitaplık var mı ya da bunu başarmanın en uygun yolu nedir?

28 r  parallel-computing  multicore 

Yinelenen iş parçacığı: Az önce R'nin en son sürümünü yükledim. Hangi paketleri almalıyım? Verilerle günlük çalışmanızı hayal edemediğiniz R paketleri nelerdir ? Lütfen hem genel hem de özel araçları listeleyin. GÜNCELLEME: 24.10.10 gelince ggplot2, 7 oy ile daha akıllı görünüyor. Birden fazla belirtilen diğer paketler: plyr - 4 RODBC, RMySQL- …

28 r 

9 sürekli bağımsız değişken içeren bir veri kümem var. Bir modele tek bir yüzde (bağımlı) değişkene uyacak şekilde bu değişkenler arasından seçim yapmaya çalışıyorum Score. Ne yazık ki, bazı değişkenler arasında ciddi bir eşliklilik olacağını biliyorum. stepAIC()Değişken seçimi için R'deki işlevi kullanmayı denedim , ancak bu yöntem garip bir şekilde …

28 r  multiple-regression  feature-selection  multicollinearity 

Bir (i, j) sayfasının kaç kez bireysel olduğumu söylediğini söyleyen bir matrisim var. 27 bin birey ve 95 bin sayfa var. Sık sık birlikte görüntülenen sayfa kümelerine karşılık gelen sayfalar alanında bir avuç "boyutlar" veya "boyutlar" istiyorum. Nihai hedefim, daha sonra bireysel olarak, boyut 1, boyut 2 vb. Sayfalara giren …

28 r  clustering  dimensionality-reduction 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

336x256 kayan nokta sayıları (336 bakteri genomu (sütunlar) x 256 normalleştirilmiş tetranükleotit frekansı (satır), örneğin her sütun 1'e kadar ekler) matrisine sahibim. Analizimi prensip bileşen analizi kullanarak yaptığımda iyi sonuçlar alıyorum. Öncelikle, veri üzerindeki kmean kümelerini hesaplarım, daha sonra bir PCA çalıştırırım ve veri noktalarını başlangıçtaki 2 km'lik kümelemeye dayanarak …

27 r  pca  tsne 

Gelen arimane R fonksiyonu, order(1, 0, 12)ortalama? Atanabilecek değerler nelerdir p, d, qve ne işlem bu değerleri bulmak için nedir?

27 r  time-series  arima 

Genel görüş birliği lmer(), klasik ANOVA yerine R üzerinden karışık modeller kullanmak gibi göründüğü için (genellikle belirtilen nedenlerden dolayı, dengesiz tasarımlar, rastgele çapraz efektler vb.), Verilerimi denemek istiyorum. Ancak bu yaklaşımı süpervizörüme (nihayetinde p-değeri olan klasik bir analiz bekliyor) veya daha sonra hakemlere “satabileceğim” için endişeleniyorum. lmer()Tarla biyolojisi, psikoloji, tıp …

27 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  references 

Bu sorunun etrafındaki tartışmaya ve özellikle Frank Harrell'in yorumuna, indirgenmiş bir modelde (yani, birkaç açıklayıcı değişkenin test edildiği ve reddedildiği bir varyans tahmininin) Ye'in Genelleştirilmiş Serbestlik Dereceleri kullanması gerektiği yorumunu yansıtıyorum . Profesör Harrell, bunun orijinal "tam" modelin (serbest bırakma modelinin) kalan serbestlik derecelerine (bir dizi değişkenin reddedildiği) son bir …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

Çok seviyeli bir modelde, tahmin etmeme ve rastlantısal etki korelasyonu parametrelerini tahmin etmenin pratik ve yorumlama ile ilgili etkileri nelerdir? Bunu sormanın pratik nedeni, R'deki lmer çerçevede, parametreler arasındaki korelasyon modelinde tahminler yapıldığında, MCMC teknikleri ile p-değerleri tahmin etmek için uygulanan bir yöntem bulunmamasıdır. Örneğin, bu örneğe bakıldığında (aşağıda alıntı …

27 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model