«r» etiketlenmiş sorular

Üç değişken göz önüne alındığında yve xsürekli pozitif olan ve zkategorik olan iki aday modelim var: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) ve fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Hangi modelin daha uygun olduğunu belirlemek için …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

'R' grafik kümeleme kullanarak bir grafikte düğüm / birleştirme düğümleri arıyorum. İşte benim sorunumun şaşırtıcı bir oyuncak varyasyonu. İki "küme" vardır Kümeleri birbirine bağlayan bir "köprü" var İşte bir aday ağı: Bağlantı mesafesine baktığımda, "hopcount", eğer isterseniz, o zaman aşağıdaki matrisi alabilirim: mymatrix <- rbind( c(1,1,2,3,3,3,2,1,1,1), c(1,1,1,2,2,2,1,1,1,1), c(2,1,1,1,1,1,1,1,2,2), c(3,2,1,1,1,1,1,2,3,3), c(3,2,1,1,1,1,1,2,3,3), …

10 r  clustering  data-visualization  numerics 

Bazı değişkenlerim var ve aralarında doğrusal olmayan ilişkiler bulmak istiyorum. Bu yüzden bazı spline veya loess uymaya ve güzel araziler yazdırmaya karar verdim (aşağıdaki koda bakın). Ama aynı zamanda ilişkinin bir rastlantısallık meselesi olduğuna dair bir fikir veren bazı istatistiklere sahip olmak istiyorum ... örneğin, örneğin doğrusal regresyon için olduğu …

10 r  regression  splines  loess 

Karışık bir model ile bir önyükleme yaptım (etkileşimli birkaç değişken ve bir rastgele değişken). Bu sonucu aldım (sadece kısmi): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 5.328387e-01 t3* …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

R'de plm paketini kullanarak toplanmış bir OLS regresyonu yürütüyorum. Yine de, sorum temel istatistikler hakkında daha fazla, bu yüzden önce buraya göndermeyi deniyorum;) Regresyon sonuçlarım heteroskedastik kalıntılar verdiğinden, heteroskedastisite sağlam standart hatalarını kullanmayı denemek istiyorum. Sonuç olarak coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))her bağımsız değişken için temel olarak "sağlam" regresyon sonuçlarım olan tahminler, …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

R'de glm'ler çalıştırıyorum (genelleştirilmiş doğrusal modeller). Değerleri bildiğimi sanıyordum - bir glm için bir özet çağırmanın size bir bütün olarak modelin geçersiz kılınan bir değer vermediğini görene kadar - en azından doğrusal modellerin yaptığı yerde değil. Bunun katsayı tablosunun üst kısmında Kesişim için bir değer olarak verilip verilmediğini merak ediyorum. …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

Meme kanseri veri kümesiyle oynuyorum ve hangilerinin (kırmızı) sınıfını malignant(mavi) tahmin etmede en fazla etkiye sahip olduğu hakkında bir fikir edinmek için tüm niteliklerin bir dağılım grafiğini oluşturdum benign. Satırın x eksenini ve sütunun y eksenini temsil ettiğini anlıyorum, ancak veriler veya bu dağılım grafiğindeki nitelikler hakkında hangi gözlemleri yapabileceğimi …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

Tüm Türler Dağıtım Modellemesi literatürü, olasılıkları (örneğin, RandomForests) çıkaran bir model kullanarak bir türün varlığını / yokluğunu tahmin ederken, bir türün varlığını veya yokluğunu gerçekte sınıflandırabilme eşik olasılığının seçilmesinin önemli olduğunu ve her zaman 0,5 varsayılanına bağlı değildir. Bu konuda yardıma ihtiyacım var! İşte benim kod: library(randomForest) library(PresenceAbsence) #build model …

10 r  classification  random-forest  threshold 

varImpPaketle birlikte bir randomForest modeli için işlevin nasıl çalıştığını anlamada sorun yaşıyorum caret. Aşağıdaki örnekte var3 özelliği varImp, caret işlevini kullanarak sıfır önem kazanmaktadır , ancak altta yatan randomForest son model, var3 özelliği için sıfır olmayan bir öneme sahiptir. Neden böyle? require(randomForest) require(caret) rf <- train(x, y, method = "rf", …

10 r  caret  random-forest 

Bazı gerçek dünya verileri ile çalışıyorum ve regresyon modelleri bazı mantıksız sonuçlar veriyor. Normalde istatistiklere güvenirim ama gerçekte bunlardan bazıları doğru olamaz. Gördüğüm temel sorun, bir değişkendeki artışın, gerçekte, negatif olarak ilişkilendirilmeleri gerektiğinde, yanıtta bir artışa neden olmasıdır. Regresyon katsayılarının her biri için belirli bir işareti zorlamanın bir yolu var …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

İstatistikler için oldukça yeniyim ve veri setim için ARIMA parametrelerini belirleme sürecini bilmek istiyorum. Aynı şeyi R ve teorik olarak (mümkünse) kullanarak anlamama yardımcı olabilir misiniz? Veriler, Jan-12 ile Mar-14 arasında değişir ve aylık satışları gösterir. İşte veri seti: 99 58 52 83 94 73 97 83 86 63 77 …

10 r  arima  box-jenkins 

Zaman serisi modelleme ile ilgili basit ARIMA modelleri ve benzeri deneyimlerim var. Şimdi volatilite kümelenmesi sergileyen bazı verilerim var ve verilere bir GARCH (1,1) modeli yerleştirmeye başlamak istiyorum. Bir veri serim var ve onu etkilediğini düşündüğüm birkaç değişken var. Yani temel regresyon terimleriyle, şuna benzer: yt= α + β1xt 1+ …

10 r  regression  garch 

Formula ihtiyaçları (kullanarak düzeyli modeli eğitim için belirtmek lmergelen lme4 Rkütüphanede) her zaman beni alır. Ben sayısız ders kitabı ve öğretici okudum, ama asla düzgün anlamadı. İşte bu öğreticiden bir denklemle formüle edilmiş görmek istediğim bir örnek . Ses frekansını cinsiyetin (dişilerin genel olarak erkeklerden daha yüksek perdeli sesi vardır) …

10 r  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Sinir ağlarını zaman serilerini tahmin etmek için kullanma hakkında biraz duydum. Zaman serilerimi tahmin etmek için hangi yöntemin (günlük perakende veriler) daha iyi olduğunu nasıl karşılaştırabilirim: auto.arima (x), ets (x) veya nnetar (x). Auto.arima'yı AIC veya BIC ile ets ile karşılaştırabilirim. Fakat onları sinir ağlarıyla nasıl karşılaştırabilirim? Örneğin: > dput(x) …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

Diyelim ki anlamlı korelasyona sahip iki değişkenli bir yanıtım var. Bu sonuçları modellemenin iki yolunu karşılaştırmaya çalışıyorum. Tek yönlü iki sonuç arasındaki fark modellemek için: bir başka yolu ise ya da bunları model: ( y i j = β 0 + zaman + X ' β )(yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) İşte bir foo …

10 r  regression  model-selection