«r» etiketlenmiş sorular

Şu anda R'de çok değişkenli bir zaman serisini önyüklemek için aşağıdaki işlemi kullanıyorum: Blok boyutlarını belirlemek - fonksiyonu çalıştırmak b.stariçinde npher bir seri için bir blok boyutu üreten paket Maksimum blok boyutunu seçin tsbootSeçili blok boyutunu kullanarak herhangi bir seride çalıştırın Çok değişkenli zaman serilerini yeniden yapılandırmak için bootstrap çıktısından …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

Başlık olarak, böyle bir şey çizmek gerekir: Ggplot veya ggplot yetenekli değilse diğer paketler böyle bir şey çizmek için kullanılabilir mi?

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

İki çizginin (az ya da çok) paralel olup olmadığını anlamak için bir yöntem var mı? Doğrusal regresyonlardan üretilen iki çizgim var ve bunların paralel olup olmadığını anlamak istiyorum. Başka bir deyişle, bu iki çizginin eğimlerinden farklı olmak istiyorum. Bunu hesaplamak için bir R işlevi var mı? EDIT: ... ve doğrusal …

12 r  regression  interaction  linear-model 

Kısa süre önce bana, bu değişkenler için zaman gecikmesi getirmeden, boyuna karışık modellere zamanla değişen değişkenlerin dahil edilmesinin mümkün olmadığı söylendi. Bunu onaylayabilir / reddedebilir misiniz? Bu durumla ilgili referansınız var mı? Açıklığa kavuşturmak için basit bir durum öneriyorum. Varsayalım ki 40 denekte kantitatif değişkenlerin (y, x1, x2, x3) tekrarlanan …

12 r  mixed-model  lme4-nlme 

Her ikisinin de R belgeleri çok fazla ışık tutmuyor. Bu bağlantıdan alabileceğim tek şey, ikisinden birini kullanmanın iyi olması. Elimde olmayan şey neden eşit olmadıkları. Gerçek: R'deki kademeli regresyon fonksiyonu step()kullanır extractAIC(). İlginç bir şekilde, çalışan bir lm()model ve glm()R 'mtcars' veri kümesi üzerinde 'boş' bir model (yalnızca kesişme) için …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

Böyle bir denklem ile R çoklu doğrusal regresyon tahmin etmeye çalışıyorum: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) sorular ve sorular üçer aylık dönemler arası veri serileri ile oluşturulmuştur askings <- ts(...). Sorun şu ki, otokorelasyonlu kalıntılar var. Gls işlevini kullanarak regresyona uymanın mümkün olduğunu biliyorum, …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

Steven Scott'ın BSTS R paketi hakkındaki slaytlarını okuyorum (onları burada bulabilirsiniz: slaytlar ). Bir noktada, yapısal zaman serisi modeline birçok regresörün dahil edilmesinden bahsederken, regresyon katsayılarının başak ve slab önceliklerini tanıtır ve cezalandırılmış yöntemlerle karşılaştırıldığında daha iyi olduklarını söyler. Scott, 100 öngörücü içeren bir veri kümesi örneğine atıfta bulunarak şöyle …

11 r  bayesian  feature-selection  penalized  bsts 

Bir cümlede soru: Birisi rastgele bir orman için iyi sınıf ağırlıklarının nasıl belirleneceğini biliyor mu? Açıklama: Dengesiz veri kümeleriyle oynuyorum. RPaketi randomForest, çok az pozitif örnek ve çok sayıda negatif örnekle çok çarpık bir veri kümesi üzerinde bir model eğitmek için kullanmak istiyorum . Biliyorum, başka yöntemler var ve sonunda …

11 r  random-forest 

R paketi mclustküme modeli seçimi için bir ölçüt olarak BIC kullanır. Anladığım kadarıyla, en düşük BIC'ye sahip bir model diğer modellere göre seçilmelidir (sadece BIC'yi önemsiyorsanız). Ancak, BIC değerlerinin tümü negatif olduğunda, Mclustişlev varsayılan olarak en yüksek BIC değerine sahip olan modeldir. Çeşitli denemelerden elde ettiğim genel anlayış, mclust"en iyi" …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

Benim sorum R 'yerleşik üstel rasgele sayı üreteci, fonksiyonu esinlenerek rexp(). Üstel olarak dağıtılmış rasgele sayılar oluşturmaya çalışırken, birçok ders kitabı bu Wikipedia sayfasında ana hatlarıyla belirtildiği gibi ters dönüştürme yöntemini önerir . Bu görevi yerine getirmenin başka yöntemleri olduğunun farkındayım. Özellikle, R'nin kaynak kodu Ahrens & Dieter (1972) tarafından …

11 r  simulation  random-generation  exponential  inverse-cdf 

İki farklı sualtı görsel sayım yöntemi kullanırken balık yoğunluğu ve balık türü zenginliği farklılıklarına bakmak için araştırma yapıyorum. Verilerim aslında verileri sayıyordu, ancak genellikle bu balık yoğunluğuna değiştirildi, ancak hala umarım doğru olan bir Poisson GLM kullanmaya karar verdim. model1 <- glm(g_den ~ method + site + depth, poisson) 3 …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

Çok sezonluk bir zaman dizisi olan yarım saatlik talep verilerim var. Kullandığım tbatsiçinde forecastR paketin ve bunun gibi sonuçlar aldık: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Bu, serinin Box-Cox dönüşümünü kullanmak zorunda olmadığı ve hata teriminin ARMA (5, 4) ve 6, 6 ve 5 terimlerinin mevsimselliği açıklamak için kullanıldığı anlamına …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

R'deki model ortalaması kullanarak bazı verileri analiz etmemden ne rapor edeceğimizi anlamaya ve bilmeye çalışıyorum. Belirli bir değişken üzerinde ölçüm yönteminin etkisini analiz etmek için aşağıdaki komut dosyasını kullanıyorum: İşte veri kümesi: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Takılacak model: LM.1 <- gls(VMTf ~ turn+sex+method, na.action="na.fail", method = "ML",VMT4) tam modeli araştırmak require(MuMIn) d=dredge(LM.1) print(d) …

11 r  model-averaging 

Ders kitaplarında GLM'nin 5 dağılımla (viz., Gama, Gauss, Binom, Ters Gauss ve Poisson) açıklandığı birden fazla yer belirledim. Bu, R'deki aile işlevinde de örneklenmiştir. Bazen ek dağıtımların dahil edildiği GLM referanslarına rastlarım ( örnek ). Birisi bu 5'in neden özel olduğunu veya her zaman GLM'de olduğunu ancak bazen başkalarının olduğunu …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013) tarafından 'R'de Uygulamalarla İstatistiksel Öğrenmeye Giriş' kitabında Ridge Regresyon / Kement ile ilgili LAB bölümü §6.6'dan geçiyorum . Daha spesifik olarak, scikit-öğrenim Ridgemodelini R paketinden 'ISLR' 'Hitters' veri kümesine uygulamaya çalışıyorum . R kodunda gösterildiği gibi aynı özellik kümesini oluşturdum. Ancak, glmnet()modelden elde edilen sonuçlara …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression