«r» etiketlenmiş sorular

(Her zaman pozitif olacak koşullanmış bir Brown hareketi sırasında bir Brown tur işlemini taklit etmek istiyorum için ile ). Bir Brownian gezi süreci her zaman pozitif olması koşullu bir Brownian köprüsü olduğundan, Brownian köprüsü kullanarak bir Brownian gezisinin hareketini simüle etmeyi umuyordum.0 t = 10<t<10<t<10 \lt t \lt 1000t=1t=1t=1 R'de, …

11 r  gaussian-process  brownian 

lme4Deneysel tasarımım için doğrusal karma efekt modeli (ile ) için bir formül belirtmeye çalışıyorum , ancak doğru yaptığımdan emin değilim. Tasarım: temelde bitkiler üzerinde bir yanıt parametresi ölçüyorum. 4 tedavi seviyem ve 2 sulama seviyem var. Bitkiler, her parsel I örnek 4 alt parsel içinde 16 parsel halinde gruplandırılmıştır. Her …

11 r  experiment-design  mixed-model 

R'de bir glm modeli oluşturdum ve bir test ve eğitim grubu kullanarak test ettim, bu yüzden iyi çalıştığından eminim. R'nin sonuçları: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06 3.059 0.00222 ** log(Coeff_B) 8.925e-01 1.023e-02 87.245 < 2e-16 *** log(Coeff_C) -3.978e-01 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared 

Kullanarak doğrulayıcı faktör analizi (CFA) deniyorum lavaan. Ürettiği çıktıyı yorumlamakta zorlanıyorum lavaan. Basit bir modelim var - toplanan anket verilerinden öğeler tarafından desteklenen 4 faktör. Faktörler, geçerli bir ölçüm olarak hizmet edebilecekleri muhtemel göründüğü ölçüde, maddeler tarafından ölçülenle uyumludur. Lütfen lavaan's tarafından üretilen aşağıdaki çıktıyı anlamama yardımcı olun cfa(): Number …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

Sürekli oranları modellerken (örn. Anket kadranlarındaki orantılı bitki örtüsü, veya bir aktiviteye katılan zamanın oranı), lojistik regresyon uygunsuz olarak kabul edilir (örn. Warton & Hui (2011) Arksin asindir: ekolojideki oranların analizi ). Aksine, orantıların logit-transforme edilmesinden sonra OLS regresyonu veya belki de beta regresyonu daha uygundur. Hangi koşullar altında log …

11 r  regression  logistic 

Aşağıdakileri yapmak istiyorum: 1) beta katsayılarını elde etmek için OLS regresyonu ( süresi yoktur) ; regresyon için kullanılan değişkenleri ifade eder. Bunu tarafından yapıyorum jb*jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Kriminal regresyon ceza süresi ile, seçim kriterleri tarafından verilen Bayes Bilgi Kriterleri (BIC) olacaktır. λj= …

11 r  regression  glmnet  lars 

Ben binomial cevap değişkeni ve kategorik bir yordayıcı ile bir glmm çalıştırıyorum. Rasgele efekt, veri toplama için kullanılan iç içe tasarım tarafından verilir. Veriler şöyle görünür: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 0 1 0 1 1 1 1 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation 

İki veri setim var: İlk veri setim zamana karşı bir yatırımın (milyarlarca dolar) değeridir, her birim zaman 1947 yılının ilk çeyreğinden bu yana dörtte birdir. Zaman 2002 yılının üçüncü çeyreğine kadar uzanır. İkinci veri setim "[ilk veri setindeki] yatırımın değerlerinin yaklaşık olarak durağan bir sürece dönüştürülmesinin sonucudur". İlk veri kümesi …

11 r  self-study  data-visualization  autocorrelation 

Aşağıdaki egzersizi çözmeye çalışıyorum ama aslında bunu yapmaya nasıl başlayacağım konusunda hiçbir fikrim yok. Kitabımda buna benzeyen bazı kodlar buldum ama tamamen farklı bir alıştırma ve bunları birbiriyle nasıl ilişkilendireceğim bilmiyorum. Varışları simüle etmeye nasıl başlayabilirim ve ne zaman bittiğini nasıl bilebilirim? Onları nasıl saklayacağımı ve buna göre a, b, …

11 r  monte-carlo  queueing 

Amacı, bir ithalatçının, distribütörlerin müşteri ağından ürünlerine olan talebi tahmin etmesini sağlamak olan bir tahmin uygulaması geliştiriyorum. Satış rakamları, talebi karşılamak için yeterli envanter olduğu sürece talep için oldukça iyi bir vekildir. Envanter sıfıra indirildiğinde (müşterimizin kaçınmasına yardımcı olmak istediğimiz durum), hedefi kaçırdığımızdan çok fazla şey bilmiyoruz. Yeterli tedarik olsaydı, …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

Neden runif()R gibi rastgele sayı üreteçlerinin her seferinde aynı sonucu üretmemesi? Örneğin: X <- runif(100) X her seferinde farklı çıktılar üretiyor. Her seferinde farklı çıktılar üretmenin nedeni nedir? Bunu yapmak için arka planda ne gibi işlevler var?

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

Sorum, hangi modelin iki yönlü tekrarlanan ANOVA ölçümlerine karşılık geldiğini gösteren bu yanıta dayanmaktadır lme4::lmer: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated measures ANOVA: summary(aov(y~a*b+Error(subject/(a*b)), d[d$c == "1",])) # …

11 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 2 yıl önce kapalı . Verideki önemsiz / önemli özellikleri atmak / seçmek için R / Python'da mevcut yöntemler / uygulamalar nelerdir? Verilerimde etiket yok …

11 r  feature-selection  python 

Temel Bileşen Analizi (PCA) yaparken yapılacak ortak bir şey, değişkenler arasındaki ilişkileri araştırmak için birbirine karşı iki yük çizmektir. Temel Bileşen Regresyonu ve PLS regresyonu yapmak için PLS R paketine eşlik eden makalede , korelasyon yükleme grafiği olarak adlandırılan farklı bir grafik vardır (makalede şekil 7 ve sayfa 15'e bakınız). …

11 r  pca  terminology  partial-least-squares  biplot 

Müdahaleli aylık bir zaman serim var ve bu müdahalenin sonuç üzerindeki etkisini ölçmek istiyorum. Dizinin oldukça kısa olduğunu ve etkinin henüz sonuçlanmadığını fark ediyorum. Veri cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, 2256L, 2401L, 3253L, 2881L, 2555L, 2585L, 3015L, 2608L, 3676L, 5763L, 4626L, …

11 r  regression  arima  intervention-analysis