«r» etiketlenmiş sorular

Mükemmel bir tahmin çifti bulabildiğini test etmek için R'de LASSO regresyonu ile küçük bir deney yapıyorum. Parite şöyle tanımlanır: f1 + f2 = sonuç Buradaki sonuç, 'yaş' adı verilen önceden belirlenmiş bir vektördür. F1 ve f2, yaş vektörünün yarısını alıp değerlerin geri kalanını 0'a ayarlayarak oluşturulur, örneğin: age = [1,2,3,4,5,6], …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional 

Bir etkileşim terimi içeren bir regresyon modelinin ortalama marjinal etkilerinin standart hatalarını tahmin etmek için delta yöntemini daha iyi anlamak istiyorum. Delta yöntemi altında ilgili sorulara baktım ama hiçbiri aradığım şeyi sağlamamış. Motive edici bir örnek olarak aşağıdaki örnek verileri düşünün: set.seed(1) x1 <- rnorm(100) x2 <- rbinom(100,1,.5) y <- …

20 r  regression  standard-error  effect-size  delta-method 

R fonksiyonu lm tarafından elde edilen doğrusal regresyon modelinin, Ortalama Kare Hatası komutu ile elde edilip edilemeyeceğini bilmek ister. Bir örnek şu şekilde çıktı aldım > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -16.1368 -6.1968 …

20 r  regression  error 

Bir (genelleştirilmiş) lineer model olduğunda R olarak, ( lm, glm, gls, glmm, ...), nasıl 0 dışında bir değere karşı katsayısı (regresyon doğrusu) test edebilir? Modelin özetinde, katsayının t testi sonuçları otomatik olarak raporlanır, ancak sadece 0 ile karşılaştırmak için. Başka bir değerle karşılaştırmak istiyorum. Test edilen değer olduğu y ~ …

20 r  regression  t-test 

A, B, C, D, E olmak üzere 5 özellikten oluşan bir veri setim var. Hepsi sayısal değerlerdir. Yoğunluk temelli bir kümeleme yapmak yerine, yapmak istediğim veriyi karar ağacı benzeri bir şekilde kümelemektir. Demek istediğim yaklaşım şöyle: Algoritma, özellik C'yi temel alarak verileri X başlangıç ​​kümelerine bölebilir, yani X kümeleri küçük …

20 r  machine-learning  clustering  cart 

Merhaba etkileşimleri dahil edebilen iki yönlü bir ANOVA (3x4 tasarım) parametrik olmayan eşdeğerini bulmaya çalışıyorum. Zar 1984 "Biyoistatistiksel analiz" deki okumamdan bu Scheirer, Ray ve Hare (1976) 'da ortaya konan bir yöntem kullanılarak mümkündür, ancak çevrimiçi diğer yayınlara göre bu yöntemin artık uygun olmadığı anlaşılmıştır (eğer hiç ) idi. Herkes …

20 r  anova  nonparametric  stata  interaction 

R öğreniyorum ve varyans analizi ile denemeler yapıyorum. İkisini de çalıştırıyorum kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) ve anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Bu iki test arasında pratik bir fark var mı? Benim anlayışım, ikisinin de popülasyonların aynı anlama sahip olduğu sıfır hipotezini değerlendirdikleri.

20 r  anova  kruskal-wallis 

Ben elle EM algoritmayı uygulamak ve ardından sonuçlarına karşılaştırmak istediğiniz normalmixEMbir mixtoolspakette. Tabii ki, her ikisi de aynı sonuçlara yol açarsa mutlu olurum. Ana referans, Sonlu Karışım Modelleri olan Geoffrey McLachlan (2000) . Genelde iki Gausslu karışım yoğunluğum var, log olabilirliği (McLachlan sayfa 48): logLc(Ψ)=∑i=1g∑j=1nzij{logπi+logfi(yi;θi)}.günlük⁡Lc(Ψ)=Σben=1gΣj=1nzbenj{günlük⁡πben+günlük⁡fben(yben;θben)}. \log L_c(\Psi) = \sum_{i=1}^g \sum_{j=1}^n …

20 r  expectation-maximization  gaussian-mixture 

28 farklı para birimi için 10 yıllık günlük getiri verilerim var. İlk temel bileşeni çıkarmak istiyorum, ancak PCA'yı 10 yıl boyunca çalıştırmak yerine, 2 yıllık bir pencere açmak istiyorum, çünkü para birimlerinin davranışları gelişiyor ve bu yüzden bunu yansıtmak istiyorum. Ancak büyük bir sorunum var, yani hem princomp () hem …

20 r  pca 

Lojistik regresyon tahminleri için tahmin aralıklarının nasıl oluşturulacağını anlamak istiyorum . Collett'in Modelleme İkili Verileri , 2. Baskı s.98-99'daki prosedürleri izlemem önerildi. Bu prosedürü uyguladıktan ve R'lerle karşılaştırdıktan sonra predict.glm, aslında bu kitabın tahmin aralıklarını değil, güven aralıklarını hesaplama prosedürünü gösterdiğini düşünüyorum . Prosedürün Collett ile karşılaştırılması predict.glm, aşağıda gösterilmiştir. …

20 r  regression  confidence-interval  logistic  prediction-interval 

Ben veri madenciliği / makine öğrenimi / vb. ve tahminleri iyileştirmek için aynı modelin birden fazla modelini ve çalışmasını birleştirmenin birkaç yolunu okuyor. Birkaç makaleyi okuduğum izlenimim (teori ve yunan harfleri üzerinde genellikle ilginç ve harika, ancak kod ve gerçek örnekler üzerinde kısa) şu şekilde olması gerekiyor: Bir model ( …

20 r  random-forest  k-nearest-neighbour  ensemble 

caretÇeşitli modelleme prosedürlerini test etmek için R'deki kütüphaneyi kullanıyorum . trainControlNesne bir yeniden örnekleme yöntemini belirtmek için olanak sağlar. Yöntemler, aşağıdakilerde anlatılmıştır belgeler bölüm 2.3 ve şunları içerir: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvve oob. Bunlardan bazılarının çıkarılması kolay olsa da, bu yöntemlerin hepsi açıkça tanımlanmamıştır. Bu yeniden örnekleme yöntemlerine …

20 r  resampling  caret 

R 'de lme4 paketini kullanarak karışık efektler modelleme bakıyordum. Öncelikle lmerkomutu kullanıyorum, bu yüzden bu sözdizimini kullanan kod aracılığıyla sorumu ortaya koyacağım . Genel olarak kolay bir soru olabilir lmer, aynı veri kümelerine dayalı olabilirlik oranlarını kullanarak oluşturulmuş herhangi iki modeli karşılaştırmak uygun mudur? Bunun cevabının "hayır" olması gerektiğine inanıyorum, …

20 r  mixed-model  lme4-nlme  likelihood-ratio 

Bazen zaman serilerinde periyodikliği analiz etmek için spektral yoğunluk grafiğini kullanırız. Normalde grafiği görsel inceleme ile analiz eder ve sonra periyodiklik hakkında bir sonuç çıkarmaya çalışırız. Ancak istatistikçiler, arsadaki ani artışların beyaz gürültüden istatistiksel olarak farklı olup olmadığını kontrol etmek için herhangi bir test geliştirdiler mi? R-uzmanları spektral yoğunluk analizi …

20 r  time-series  hypothesis-testing 

JMP'de bir multinomial logit modeli çalıştırdım ve her bir parametre tahmini için AIC ve ki-kare p-değerlerini içeren sonuçları geri aldım. Modelin bir kategorik sonucu ve 7 kategorik açıklayıcı varyasyonu vardır. Sonra nnet paketindeki multinomişlevi kullanarak, R aynı modeli inşa düşündüğüm uygun . Kod temel olarak: fit1 <- multinom(y ~ x1+x2+...xn,data=mydata); …

20 r  logistic  multinomial  logit  jmp