«r» etiketlenmiş sorular

Hetero-esnekliği gerçekten anlamıyorum. Modelimin bu konuya göre uygun olup olmadığını bilmek istiyorum.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

Poisson GLM'nin tamsayı olmayan sayıları kabul etmesi beni gerçekten şaşırttı! Bak: Veriler (içeriği data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R kodu: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Bir t dağılımının parametrelerine nasıl uyurum, yani normal dağılımın 'ortalama' ve 'standart sapmasına' karşılık gelen parametreler. Bir t-dağılımı için 'ortalama' ve 'ölçeklendirme / serbestlik derecesi' olarak adlandırıldığını varsayıyorum? Aşağıdaki kod genellikle 'optimizasyon başarısız' hatalarıyla sonuçlanır. library(MASS) fitdistr(x, "t") Önce x 'i ölçeklendirmem veya olasılıklara dönüştürmem gerekiyor mu? Bunu en iyi …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Basit soru: R'deki GLM ailesi argümanında lognormal dağılım nasıl belirtilir? Bunun nasıl başarılabileceğini bulamadım. Lognormal (veya üstel) neden aile argümanında bir seçenek değil? R-Arşivlerinde bir yerde, bir lognormal belirtmek için GLM'de gaussian olarak ayarlanan aile için günlük bağlantısını kullanmak zorunda olduğumu okudum. Bununla birlikte, bu saçmalıktır, çünkü bu doğrusal olmayan …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

Not: Bir ay sonra hiçbir doğru cevapları, ben reposted var SO Arka fon Bir modelim var, fff , buradaY=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) XX\textbf{X} , parametrelerinden örnek matrisidir ve Y , model çıktılarının n \ times 1 vektörüdür.n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 fff hesaplama açısından yoğundur, bu nedenle f'yi (X, Y) noktaları fffüzerinden çok …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Aşağıdaki veri kümesinde 95. yüzdelik dilimi hesaplamaya çalışıyordum. Birkaç çevrimiçi referansla karşılaştım. Yaklaşım 1: Örnek verilere dayanarak İlki elde etmek söyler TOP 95 Percentseçmek sonra veri kümesinin ve MINya AVGçıkan setin. Aşağıdaki veri kümesi için bunu yapmak bana verir: AVG: 29162 MIN: 0 Yaklaşım 2: Normal Dağılım Var İkincisi ise …

17 r  dataset  quantiles  sql 

Üzerinde çalıştığım bir proje için farklı sınıflandırma yöntemleri araştırıyorum ve Rastgele Ormanları denemekle ilgileniyorum. Ben ilerlerken kendimi eğitmeye çalışıyorum ve CV topluluğu tarafından sağlanan yardımları takdir ediyorum. Verilerimi eğitim / test setlerine ayırdım. R'deki rastgele ormanlarla yapılan deneylerden (randomForest paketini kullanarak), daha küçük sınıfım için yüksek yanlış sınıflandırma oranı ile …

17 r  machine-learning  random-forest 

"Rejim değiştirme modelleri" olarak da adlandırılan "Gizli Markov Modelleri" nin muhteşem dünyasını keşfediyorum. Trendleri ve dönüm noktalarını tespit etmek için R'deki bir HMM'yi uyarlamak istiyorum. Modeli olabildiğince jenerik olarak inşa etmek istiyorum, böylece birçok fiyata test edebiliyorum. Herkes bir kağıt önerebilir mi?Birkaç tanesini gördüm (ve okudum), ancak uygulaması kolay basit …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

İçinde sınıflandırma yapmak için kütüphaneden fonksiyon Rkullanıyorum . LDA'yı anladığım gibi, girişine değerini en üst düzeye çıkaran etiketi atanacak , değil mi?ldaMASSxxxyyyp ( y| x)p(y|x)p(y|x) Ama hangi modeli sığacak zaman x = ( L a g1 , L a g2 )x=(Lbirg1,Lbirg2)x=(Lag1,Lag2)y= D i r e c t i o n …

17 r  discriminant-analysis  inference 

R'de tarih biçimindeki değişkenleri kullanmaya alışkın değilim. Doğrusal regresyon modelinde açıklayıcı değişken olarak bir tarih değişkeni eklemenin mümkün olup olmadığını merak ediyorum. Mümkünse, katsayıyı nasıl yorumlayabiliriz? Bir günün sonuç değişkeni üzerindeki etkisi mi? Yapmaya çalıştığım bir örnekle özlemimi görün .

17 r  regression  time-series 

İşte benim denemem: Quantmod paketindeki findPeaksişlevi kullanıyorum : Bir tolerans 5 içinde "yerel" zirveleri tespit etmek istiyorum, yani zaman serisi yerel zirvelerden 5'e düştükten sonraki ilk yerler: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") p=findPeaks(cc, 5) points(p, cc[p]) p Çıktı [1] 3 22 41 3'ten fazla "yerel zirveleri" bekliyorum gibi yanlış görünüyor …

17 r  time-series 

Çalışmamda iş yükünü çeşitli ölçümlerle ölçeceğim. Kalp atış hızı değişkenliği (HRV), elektrodinamik aktivite (EDA) ve subjektif skala (IWS) ile. Normalleştirmeden sonra IWS'nin üç değeri vardır: İş yükü normalden düşük İş yükü ortalama İş yükü normalden yüksek. Fizyolojik önlemlerin öznel iş yükünü ne kadar iyi tahmin edebileceğini görmek istiyorum. Bu nedenle …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Kolmogorov-Smirnov test fonksiyonunun çıktısını anlamaya çalışıyorum (iki örnek, iki taraflı). İşte basit bir test. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: #In ks.test(x, y) : cannot …

17 r  kolmogorov-smirnov  ties 

Adım fonksiyonunu kullanarak R adım adım ve geriye doğru regresyon arasındaki temel farkı anlamaya çalışıyorum. Kademeli regresyon için aşağıdaki komutu kullandım step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="both") Yukarıdaki kod için aşağıdaki çıktı var. Geriye doğru değişken seçimi için aşağıdaki komutu kullandım step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="backward") Ve geri için aşağıdaki çıktıyı aldım Anladığım kadarıyla, hiçbir parametre belirtilmediğinde, R'de "üst" …

17 r  regression 

XBilinmeyen bir dağılımda olduğu gibi bir değişkenim var . Mathematica'nın olarak, kullanarak SmoothKernelDensityişlev biz tahmini yoğunluk çalışmaz.Bu tahmini yoğunluk fonksiyonu ile birlikte kullanılabilir olabilir PDFgibi bir değer hesaplamak olasılık yoğunluk fonksiyonu fonksiyonu Xşeklinde PDF[density,X]"yoğunluk" bir sonucu olduğunu varsayarak SmoothKernelDensity. R'de böyle bir özellik varsa iyi olurdu. Mathematica'da böyle çalışır http://reference.wolfram.com/mathematica/ref/SmoothKernelDistribution.html …

17 r  pdf  cdf