«r» etiketlenmiş sorular

Lütfen birinin denekler arasında -3, -1, 1, 3 kontrastlı ANOVA yapmasına izin veren R kodu verin. Böyle bir analiz için uygun Kareler Toplamı (SS) türüyle ilgili bir tartışma olduğunu anladım. Ancak SAS ve SPSS'de kullanılan varsayılan SS tipi (Tip III) bölgemde standart olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle, bu analizin sonuçlarının, …

26 r  anova  contrasts  sums-of-squares 

Belirleyicisi sıfır olan bir güvenlik getirisi korelasyon matrisine sahibim. (Örnek korelasyon matrisi ve karşılık gelen kovaryans matrisi teorik olarak pozitif olarak kesin olmalıdır, çünkü bu biraz şaşırtıcıdır.) Hipotezim, en az bir güvenliğin doğrusal olarak diğer menkul kıymetlere bağlı olduğudur. R'de, her bir sütunu sıralı olarak doğrusal bağımlılık için bir matris …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd 

Bu sitenin başka bir yerindeki bir soruda , AIC'nin bir kez dışarıda bırakma (LOO) çapraz onaylamaya eşdeğer olduğunu ve BIC'nin K-kat çapraz onaylamaya eşdeğer olduğunu belirtti. Bunu R'de ampirik olarak göstermenin, LOO ve K-katlamada yer alan tekniklerin AIC ve BIC değerlerine eşdeğer olduğu açık bir şekilde gösterilebileceğini göstermenin bir yolu …

26 r  aic  cross-validation  bic 

Ben R için yeni, lojistik regresyon emretti ve polr. Polr için yardım sayfasının altındaki "Örnekler" bölümünde (sipariş edilen bir faktör yanıtına lojistik veya probit regresyon modeline uyan) gösteriliyor options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly")) house.plr <- polr(Sat ~ Infl + Type + Cont, weights = Freq, data = housing) pr <- profile(house.plr) …

26 r  logistic 

R'de LOESS regresyon modelleri kullanıyorum ve 12 farklı modelin çıktılarını değişen örneklem boyutlarıyla karşılaştırmak istiyorum. Soruyu cevaplamaya yardımcı olursa gerçek modelleri daha ayrıntılı olarak anlatabilirim. Örnek büyüklükler: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 Fastballs vs RHH 2010: 527 Fastballs vs LHH 2010: 449 Changeups vs RHH …

26 r  regression  loess 

P-değerini R'de pearson korelasyonunda bulmak mümkün müdür? Pearson korelasyonunu bulmak için, genellikle bunu yaparım. col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 Fakat bunun p değerini nasıl bulabilirim?

26 r  correlation  p-value  pearson-r 

Birçok yardım sitesini araştırdım ve karışık bir modelde daha karmaşık iç içe terimlerin nasıl belirleneceği konusunda kafam hala karıştı. Ayrıca kullanımı gibi karıştı :ve /ve |etkileşimleri belirterek kullanarak rasgele faktörlerle yuva içinde lmer()de lme4yer pakette R. Bu sorunun amacı için, verilerimi bu standart istatistiksel modelle doğru şekilde tasvir ettiğimi varsayalım: …

26 r  mixed-model  lme4-nlme 

Bu, Caret yeniden örnekleme yöntemlerini sorgulamaya benzer , ancak bu sorunun bir kısmını gerçekten kararlaştırılmış bir şekilde yanıtlamadı. caret'in tren fonksiyonu sunuyor cvve repeatedcv. Söylemedeki fark nedir: MyTrainControl=trainControl( method = "cv", number=5, repeats=5 ) vs MyTrainControl=trainControl( method = "repeatedcv", number=5, repeats=5 ) cvK-folds (parametresi number) kümesini kırar anlıyorum ve daha …

26 r  machine-learning  caret 

Peter Donnelly'nin konuşma esinlenerek TED o belli desen sikke fırlatır bir dizi görünmesinin ne kadar süreceğini anlatılır ki, ben 'htt' iki paterni 'hth' ve Verilen R. aşağıdaki komut dosyasını oluşturan, onu Bu kalıplardan birine basmadan önce ortalama ne kadar sürdüğünü (yani kaç jeton attığını) hesaplar. coin <- c('h','t') hit <- …

26 r  probability  stochastic-processes 

Önceden tek değişkenli zaman serilerini tahmin etmek için tahmini pro kullanmıştım , ancak iş akışımı R'ye değiştiriyorum. .arima (). Bazı durumlarda, tahmin uzmanı tahmin yapmadan önce dönüşüm verilerini günlüğe kaydetmeye karar verir, ancak bunun nedenini henüz anlamadım. Öyleyse sorum şu: ARIMA yöntemlerini denemeden önce zaman serilerimi ne zaman log-dönüşüm yapmalıyım? …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Aşağıdaki karma teklif, karma etki modellemesi alanındaki liderlerden, rastgele etkiler ('ZCP' modelleri) arasındaki sıfır korelasyonlu modellerde koordinatın kaymasının model tahminlerini değiştirdiğini iddia ediyor. Ancak, birileri iddialarını detaylandırabilir veya daha fazla haklı gösterebilir mi? Söz konusu ifadeler Bates ve arkadaşlarının 2015 lme4, lme4 Kullanarak Doğrusal Karışık Etki Modellerini Takma , 7. …

25 r  mixed-model  lme4-nlme 

yNormal bir tahminciden sayım verilerini öngören bir engel modeli göz önünde bulundurun x: set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 Bu durumda, 69 sıfır ve …

25 r  count-data  zero-inflation 

Belirli değişkenlerin (~ 15) değerlerinin zaman içinde nasıl değiştiğini göstermek isterim, ancak değişkenlerin her yıl içinde birbirlerinden nasıl farklılaştığını da göstermek isterim. Böylece bu arsa oluşturdum: Fakat renk şemasını değiştirirken veya farklı çizgi / şekil türleri eklerken bile, bu karışık görünmektedir. Bu tür verileri görselleştirmenin daha iyi bir yolu var …

25 r  data-visualization 

lmerTestPaketi sağlar anova()serbestlik (DF) derecelerinin, isteğe bağlı olarak en Satterthwaite (öntanımlı) veya-Kenward Roger yaklaşımı ile karışık doğrusal modeller için fonksiyon. Bu iki yaklaşım arasındaki fark nedir? Hangisini seçmeli?

25 r  anova  mixed-model  lme4-nlme  degrees-of-freedom 

Şu anda bazı karışık efektli doğrusal modeller kullanıyorum. R içinde "lme4" paketini kullanıyorum. Modellerim şu formu alıyor: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Modellerimi çalıştırmadan önce, öngörücüler arasında olası çoklu bağlantı olup olmadığını kontrol ettim. Bunu ben yaptım: Tahmin edicilerin bir veri çerçevesi oluşturun …

25 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity