«r» etiketlenmiş sorular

Mevcut büyük stokastik modellerimizden birini SAS'tan ve yeni bir dile taşımakla görevlendirildim. Şahsen, geleneksel bir derlenmiş dili tercih ediyorum, ancak PI, daha önce hiç kullanmadığım R'yi kontrol etmemi istiyor. Modeli SAS'tan çıkarma motivasyonumuz (1) birçok kişinin buna erişimi yoktur, çünkü SAS pahalıdır, (2) yorumlanmış bir dilden uzaklaşmak istiyoruz ve (3) …

16 r  computing 

5 olası regresörlü klasik bir doğrusal modelim var. Birbirleriyle ilişkisizdirler ve cevapla oldukça düşük korelasyona sahiptirler. Regresörlerin 3'ünün t istatistiği için önemli katsayıları olan bir modele geldim (p <0.05). Kalan 2 değişkenin birini veya her ikisini eklemek, eklenen değişkenler için t istatistiği için p> 0.05 verir. Bu beni 3 değişken …

16 r  regression  self-study  linear-model 

İstatistiklere bir giriş yazmam isteniyor ve p-değeri ile gücün ilişkisini grafiksel olarak nasıl göstereceğimizi düşünüyorum. Ben bu grafik ile geldim: Benim sorum: Bunu göstermenin daha iyi bir yolu var mı? İşte benim R kodum x <- seq(-4, 4, length=1000) hx <- dnorm(x, mean=0, sd=1) plot(x, hx, type="n", xlim=c(-4, 8), ylim=c(0, …

16 r  teaching  power 

Ben bir "değişim noktası" analizi veya nls()R kullanarak bir çok fazlı regresyon uygulamaya çalışıyorum. İşte yaptığım bazı sahte veriler . Verilere uymak için kullanmak istediğim formül: y= β0+ β1x + β2maks. ( 0 , x - δ)y=β0+β1x+β2maksimum(0,x-δ)y = \beta_0 + \beta_1x + \beta_2\max(0,x-\delta) Bunun yapması gereken, verileri belirli bir noktaya …

16 r  regression  change-point  nls 

Şu anda randomForestR'de paketi kullanarak bir sınıflandırma sorunu için rastgele ormanlar uyuyorum ve bu modeller için eğitim hatasını nasıl bildireceğinden emin değilim . Komutla aldığım tahminleri kullanarak hesapladığımda eğitim hatam% 0'a yakın: predict(model, data=X_train) X_traineğitim verileri nerede . İlgili bir soruya yanıt olarak, rastgele ormanlar için eğitim hatası metriği olarak …

16 r  machine-learning  classification  random-forest  overfitting 

R'de glm kullanarak lojistik regresyon modeli yaptım. İki bağımsız değişkenim var. Modelimin karar sınırını iki değişkenin dağılım grafiğinde nasıl çizebilirim. Örneğin, şu şekilde bir çizimi nasıl çizebilirim : http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 Teşekkürler.

16 r  logistic 

Bir veri setini bir sabit efekt (durum) ve iki rastgele efekt (katılımcı konu tasarımı ve çifti nedeniyle katılımcı) ile karışık efektler modeli kullanarak analiz ediyorum. Model ile oluşturulan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Sonra, bu modelin sabit etki (durum) olmadan modele karşı bir olasılık oranı testi yaptım ve önemli bir farkım var. Veri …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

glm()R'de kullanılan sıfır hipotezlerini değiştirmekle ilgileniyorum. Örneğin: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) olduğu hipotezini test eder . Boş değeri p = içinde rasgele bir değere değiştirmek istersem ne olur ? p=0.5p=0.5p = 0.5pppglm() Ben bu konuda da yapılabilir biliyorum prop.test()ve chisq.test()ama kullanma fikrini keşfetmek …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

Ben lme4::glmer()ikili değil, ancak sıfır ile bir arasında sürekli bir değişken olan bir binom genelleştirilmiş karışık model (GLMM) sığdırmak için kullanmaya çalışıyorum . Bu değişken bir olasılık olarak düşünülebilir; aslında olan insan deneklerin (bir deney ben yardım analiz olarak) bildirilen olasılığı. Yani bu kadar değil bir "ayrık" fraksiyon, ancak sürekli …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

CV Sorusu Karma efektler modelinin (a) ayrıntılı ve özlü matematiksel temsilini vermeye çalışıyorum. lme4Paketi R'de kullanıyorum . Modelim için doğru matematiksel gösterim nedir? Veri, Bilim Sorusu ve R Kodu Veri setim farklı bölgelerdeki türlerden oluşuyor. Bir türün yaygınlığının bir yokolmaya yol açan sürede değişip değişmediğini (yok olmaların kalıcı olması gerekmez; …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Bayes yapısal zaman serisi modelleri hakkındaki bu blog yazısını okuduktan sonra , bunu daha önce ARIMA için kullandığım bir sorun bağlamında uygulamaya bakmak istedim. Bilinen bazı (ancak gürültülü) mevsimsel bileşenlerle ilgili bazı verilerim var - bunun kesinlikle yıllık, aylık ve haftalık bileşenleri ve ayrıca özel günlerden (federal veya dini bayramlar …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

Daha fazla anlamaya çalıştığım, çalışmış bir örneğim var (R'de). Doğrusal bir model oluşturmak için Limma kullanıyorum ve katlama değişikliği hesaplamalarında adım adım neler olduğunu anlamaya çalışıyorum. Çoğunlukla katsayıları hesaplamak için neler olduğunu anlamaya çalışıyorum. Anlayabildiğim kadarıyla, QR ayrışması katsayıları almak için kullanılır, bu yüzden aslında bir açıklama ya da adım …

15 r  regression  linear-model 

Breiman'ın rastgele ormanının (R randomForest paketindeki rastgele orman) bir bölme kriteri (özellik seçimi için kriter) bilgi kazancı veya Gini endeksi olarak kullanılıp kullanılmadığını bilmek ister misiniz? Ben http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm ve R'deki randomForest paketinin belgelerinde bulmaya çalıştım. Ama bulduğum tek şey Gini indeksinin değişken öneme sahip hesaplama.

15 r  random-forest  entropy  gini 

İki değişkenim var - X ve Y ve kümeyi maksimum (ve optimal) = 5 yapmalıyım. Değişkenlerin ideal grafiği aşağıdaki gibidir: Bunun 5 kümesini yapmak istiyorum. Bunun gibi bir şey: Bu yüzden bu 5 küme ile karışım modeli olduğunu düşünüyorum. Her kümenin merkez noktası ve çevresinde bir güven dairesi vardır. Kümeler …

15 r  clustering  gaussian-mixture