«r» etiketlenmiş sorular

Dağılımın olmasını istediğim ortalama ve varyansı biliyorsanız, bir Beta dağılımı için ve β parametrelerini nasıl hesaplayabilirim ? Bunu yapmak için bir R komutu örnekleri en yararlı olacaktır.αα\alphaββ\beta

66 r  distributions  estimation  beta-distribution 

Ben yakın zamanda R'ye çok tanınmış diğer istatistiksel paketlerden R'ye dönüşen ekonomi alanında yüksek lisans öğrencisiyim (özellikle SPSS kullanıyordum). Şu andaki küçük sorunum sınıfımdaki tek R kullanıcısı olduğum. Sınıf arkadaşlarım Stata ve Gauss kullanıyor ve profesörümden biri R'nin mühendislik için mükemmel olduğunu ancak ekonomi için mükemmel olmadığını söyledi. Pek çok …

64 r  software  econometrics 

Poisson regresyonundaki ana etkileri (yapay kodlanmış faktör katsayıları) nasıl yorumlayabilirim? Aşağıdaki örneği varsayın: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels = c("none", "some", …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

Benim tecrübelerime R. SPSS dan (PCA kullanarak) biraz araştırma çoğaltmak çalıştık, principal() fonksiyon paketinden psychgole tek fonksiyonu oldu (ya Hafızam beni yanıltmıyorsa, ölü) çıktı maç. SPSS ile aynı sonuçları eşleştirmek için parametreyi kullanmak zorunda kaldım principal(..., rotate = "varimax"). Makalelerin PCA'yı nasıl yaptıkları hakkında konuştuğunu gördüm, ancak SPSS'nin çıktısına ve …

63 r  spss  pca  factor-analysis  factor-rotation 

Herkes, aşağıdakilerden birkaç örnek ağacı çizmenin kütüphane veya kod önerilerini aldı: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Evet, bunu operasyonel bir şekilde yapmanız gerekmediğini biliyorum, RF bir kara kutu, vb. Vb. Görüyorum. Bir ağacın görsel olarak akıl sağlığı kontrolünü yapmak istiyorum - herhangi bir değişkenin ters davranıp davranmadığını görmek için bir ağacı kontrol …

62 r  data-visualization  random-forest  cart 

Cevaplarken bu soruyu John Christie lojistik regresyon modellerinin uyum artığı değerlendirerek değerlendirilmesi gerektiğini öne sürdü. OLS'deki artıkları nasıl yorumlayacağımı biliyorum, bunlar DV ile aynı ölçekte ve model tarafından öngörülen y ve y arasındaki farkları açıkça görüyorlar. Bununla birlikte, lojistik regresyon için, geçmişte tipik olarak AIC modelinin uygunluk tahminlerini inceledim, çünkü …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

Bazı testler için R, 2.22 ⋅ 10 - 16 p-değeri hesaplamalarında daha düşük bir sınır vardır . Neden bu sayı olduğundan emin değilim, eğer bunun için iyi bir neden varsa veya sadece isteğe bağlıysa. Pek çok başka istatistik paketi de geçerli , bu yüzden bu çok daha yüksek bir hassasiyet …

62 r  p-value  reporting  precision 

Tahmin için bir LASSO modeli kullanmaya çalışıyorum ve standart hataları tahmin etmem gerekiyor. Elbette birileri bunu yapmak için zaten bir paket yazmıştır. Ancak görebildiğim kadarıyla, bir LASSO kullanarak tahmin yapan CRAN paketlerinin hiçbiri bu tahminler için standart hatalar getirmeyecek. Öyleyse sorum şu: LASSO tahminlerinde standart hataları hesaplamak için bir paket …

60 r  standard-error  prediction  lasso 

Ormansızlaşma için genelleştirilmiş katkı modelleri ürettim. Mekansal-otokorelasyonu açıklamak için, enlem ve boylamı düzleştirilmiş, etkileşimli bir terim olarak ekledim (örn. S (x, y)). Bunu, yazarların 'uzamsal otokorelasyonu hesaba katan, noktaların koordinatlarını düzleştirilmiş terimler olarak dahil ettiklerini' söylediği birçok makaleyi okudum. Bu oldukça sinir bozucu. Bir cevap bulma umuduyla GAM'lerde bulabildiğim tüm …

60 r  modeling  spatial  autocorrelation  gam 

Önemli bir sonuç (örneğin, ) elde edilinceye (örneğin, p-hack) neden Tip I hata oranını kadar neden veri topladığımı merak ediyordum.p<.05p<.05p \lt .05 RBu fenomenin bir gösterimini de çok takdir ediyorum .

60 r  hypothesis-testing  p-value  simulation  type-i-and-ii-errors 

2 x 4 x 3 hücreli veri setinden gelen verileri özetlemek için ggplot2'de yapıyorum. 2-seviyeli değişken için paneller kullanarak facet_grid(. ~ Age)ve x ve y eksenlerini kullanarak paneller yaptım aes(x=4leveledVariable, y=DV). Ben aes(group=3leveledvariable, lty=3leveledvariable)şimdiye kadar arsa üretirdim. Bu bana, 2 seviyeli değişken tarafından panellenen ve X seviyeli 4 seviyeli değişkeni …

58 r  data-visualization  ggplot2 

ROC eğrisini anlamada sorun yaşıyorum. Eğitim setinin her bir alt kümesinden farklı modeller oluşturup bir olasılık üretmek için kullanırsam, ROC eğrisinin altındaki alanda herhangi bir avantaj / gelişme var mı? Örneğin, değerlerine sahiptir , ve modeli inşa kullanılarak 1.-4 değerlerinden ve 8. ve 9. değerleri ve kalan tren verilerini kullanarak …

57 r  roc 

50 sürekli açıklayıcı değişken kullanarak ikili sonucu tahmin etmeye çalışıyorum (değişkenlerin çoğunun aralığı ila ∞ arasındadır ). Veri setimin neredeyse 24.000 satırı var. R'de koşarken , alıyorum:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Mükemmel ayrılmanın olabileceğini gösteren diğer yanıtları …

56 r  regression  logistic  separation 

Derin sinir ağları için iyi bir R kütüphanesi olup olmadığını merak ediyor muydum? Orada olduğunu biliyorum nnet, neuralnetve RSNNS, ancak bunların hiçbiri derin öğrenme yöntemlerini uygulamak gibi görünüyor. Özellikle denetlenmeyen öğrenmeden sonra denetlenen öğrenmeden ve eş-uyum sağlamak için bırakma kullanmaktan özellikle ilgileniyorum . / edit: Birkaç yıl sonra, h20 derin …

56 r  neural-networks  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

Karışık modele uyması için lme4 in R kullanıyorum lmer(value~status+(1|experiment))) değerin sürekli olduğu yerde, durum ve deney faktördür ve ben anlıyorum Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548 5.911 19.1 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. …

56 r  hypothesis-testing  mixed-model  p-value  lme4-nlme