«r» etiketlenmiş sorular

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Tip I sağ sansürlü gözlemleri içeren bir n Weibull dağıtım ömrü örneğini nasıl simüle edebileceğimi merak ediyorum. Örneğin n = 3, şekil = 3, ölçek = 1 ve sansürleme oranı = .15 ve sansürleme süresi = .88 olsun. Weibull örnek oluşturmayı biliyorum ama R'de sansürlenmiş tip I olan sansürlü bir …

11 r  survival  simulation  random-generation 

4 Sütunlar arasında değerler içeren bir veri çerçevesi var: Örneğin: ID, price, click count,rating Ne yapmak istiyorum bu veri çerçevesi her grup aynı fiyat, tıklama sayısı ve derecelendirme öznitelikleri dağılımı ile eşit sayıda satır olacak N farklı gruplara bölmek olduğunu. Bununla nasıl başa çıkılacağı hakkında en ufak bir fikrim olmadığından, …

11 r  distributions 

Yönetilen fon getirilerini tahmin etmek için R'de aşağıdaki çoklu doğrusal regresyonu gerçekleştiriyorum. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Burada sadece GRI ve MBA ikili / dikotom tahmincileridir; kalan öngörücüler süreklidir. İkili değişkenler için artık grafikler oluşturmak için bu kodu kullanıyorum. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line (y~x) plot(rawdata$MBA, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$MBA, …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

Benim durumum: küçük örneklem büyüklüğü: 116 ikili sonuç değişkeni Açıklayıcı değişkenlerin uzun listesi: 44 açıklayıcı değişkenler başımın tepesinden gelmedi; onların seçimi literatüre dayanıyordu. örnekteki çoğu durum ve değişkenlerin çoğu eksik değerlere sahiptir. Seçilen özellik seçimine yaklaşım: LASSO R'nin glmnet paketi, görünüşe göre veri kümemdeki eksik değerlerin varlığı nedeniyle glmnet rutinini …

11 r  spss  lasso  data-imputation 

Genelleştirilmiş, Doğrusal ve Karışık Modellerden bir örnek üretiyorum . MWE'm aşağıda: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), data=Data) summary(object=fm1) …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

RVerilerimin log-normal veya Pareto dağılımlarına uygun olup olmadığını kontrol etmek istiyorum . Bunu nasıl yapabilirim? Belki ks.testbunu yapmama yardımcı olabilir, ama verilerim için Pareto dağıtımı için ve parametrelerini nasıl alabilirim ?αα\alphakkk

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

Bu tür arazilerin ne olduğunu bilmiyorum ve bu yüzden bu soruya aptalca bir başlık verdim. Diyelim ki aşağıdaki gibi sıralı bir veri setim var 4253 4262 4270 4383 4394 4476 4635 ... Her sayı, belirli bir kullanıcının bir web sitesine katkıda bulunduğu yayın miktarına karşılık gelir. Burada tanımlanan "katılım eşitsizliği" …

11 r  distributions  data-visualization 

R'de lineer regresyon modelinde fonksiyonun anlamı t valueve Pr(>|t|)ne zaman kullanılır summary()? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

Olay zamanı hayatta kalma verilerinin Cox orantılı tehlike modellemesini yaparken eğilim skoru ağırlığı (IPTW) ile ilgili olarak: Çoğu durumda hastaların zaten başlangıçta aldıkları bir ilacın tedavi etkisine bakmak istediğimiz prospektif kayıt verilerim var. Bu nedenle verilerin en iyi nasıl analiz edileceğinden emin değilim. Potansiyel olarak, bazal değişkenlerin bazıları tedaviden önemli …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Akarların fonksiyonel tepkisi alanında araştırma yapıyorum. Rogers tip II fonksiyonunun parametrelerini (saldırı hızı ve işleme süresi) tahmin etmek için bir gerileme yapmak istiyorum. Bir ölçüm veri setim var. Aykırı değerleri en iyi nasıl belirleyebilirim? Regresyonum için R'de (doğrusal olmayan bir regresyon) aşağıdaki komut dosyasını kullanıyorum: (tarih seti, değerler (ilk av …

11 r  outliers  nonlinear-regression 

Neuralnet R'de 14 giriş ve bir çıkış ile bir NN oluşturmak için kullanıyorum. Aynı giriş eğitimi verilerini ve aynı ağ mimarisini / ayarlarını kullanarak ağı birkaç kez oluşturur / eğitirim. Her ağ üretildikten sonra, tahmin edilen bazı değerleri hesaplamak için tek başına test verileri kümesinde kullanıyorum. Ağı her kurduğumda tüm …

11 r  machine-learning  neural-networks 

Her zaman noktasında N = 14 sayımı olan bir veri serisi var ve her zaman noktasında Gini katsayısını ve bu tahmin için standart bir hatayı hesaplamak istiyorum. Jackknife varyansını, yani hesaplayarak ilerlediğim her zaman noktasında sadece N = 14 sayım olduğundan Tomson Ogwang ' denklem 7'den ' Gini indeksini ve …

11 r  variance  econometrics  resampling  gini 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Soruyu , Çapraz Doğrulanmış için konuyla ilgili olacak şekilde güncelleyin . 7 yıl önce kapalı . Bir faktör değişkeni sayısal bir dönüştürmek istiyorum ama as.numericbeklediğim bir etkisi yok. Aşağıda, orijinal değişkene dayalı olarak değişkenin …

11 r  data-transformation 

Bana öyle geliyor ki, doğru istatistiksel araçları seçmek için öncelikle veri setimin ayrık mı yoksa sürekli mi olduğunu tanımlamalıyım. Verilerin R ile ayrık veya sürekli olup olmadığını nasıl test edebileceğimi öğretebilir misiniz?

11 r  continuous-data  discrete-data