«r» etiketlenmiş sorular

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır, ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. R (CVS dosyasından okuyun) bu veriler için bir bardiagram oluşturmak istiyorum: Deneme_Adı MetrikA MetrikB Just_X 2 10 Just_X_and_Y 3 20 Aşağıdaki şemaya sahip olmak için: Ben acemiyim …

9 r  data-visualization  barplot 

giriş İki durumda E. coli ile kontamine yüzeylere tekrar tekrar temas eden katılımcılarım var ( A = eldiven giyiyor, B = eldiven yok). Eldivenli ve eldivensiz parmak uçlarındaki bakteri miktarı arasında ve aynı zamanda temas sayısı arasında bir fark olup olmadığını bilmek istiyorum. Her iki faktör de katılımcıdır. Deneysel yöntem: …

9 r  anova  repeated-measures  lme4-nlme  glmm 

Degrade düzgün bir oyuncak örneği yaptığımızı varsayalım , sabit adım boyutu kullanarak ikinci dereceden işlevini en aza . ( )xTAxxTAxx^TAxα = 0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Her bir yinelemede izini çizersek, aşağıdaki rakamı elde ederiz. Sabit adım boyutu kullandığımızda neden noktalar "daha yoğun" oluyor ? Sezgisel olarak, sabit bir adım boyutuna …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

Karmaşık maksimal karışık modellerle (verilen veri ve model için olası tüm rastgele etkileri tahmin etmek) uğraşırken nadir görülen bir durum mükemmel değildir (+1 veya -1) veya bazı rastgele etkiler arasında neredeyse mükemmel bir korelasyon. Tartışma amacıyla aşağıdaki model ve model özetini inceleyelim Model: Y ~ X*Cond + (X*Cond|subj) # Y …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

GLMM'lerin özellikleri ve yorumlanması ile ilgili bazı sorularım var. 3 soru kesinlikle istatistiksel ve 2 daha spesifik olarak R hakkında. Buraya gönderiyorum çünkü nihayetinde sorunun GLMM sonuçlarının yorumlanması olduğunu düşünüyorum. Şu anda bir GLMM takmaya çalışıyorum. Boyuna Tract Veritabanı ABD nüfus sayımı verileri kullanıyorum . Benim gözlemlerim sayım yolları. Bağımlı …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

Simon Wood'un GAM'ler ve onunla ilişkili R paket mgcv kitabı, GAM teorisi ve gerçek ve simüle edilmiş verilere modelleme konusunda oldukça ayrıntılı ve bilgilendiricidir. 1D pürüzsüzlükler için, kübik, ince plaka ve P-spline pürüzsüzlüklere kıyasla çok farklı tahmin sonuçları verebilen döngüsel ve adaptif temel işlevlerin uygulanıp uygulanmayacağına karar vermek için gerçekten …

9 r  mgcv 

R'de kanser hastalarının sağkalım veri analizini yapıyorum. CrossValidated ve diğer yerlerde hayatta kalma analizi hakkında çok yararlı şeyler okudum ve Cox regresyon sonuçlarını nasıl yorumlayacağımı anladığımı düşünüyorum. Ancak, bir sonuç hala beni rahatsız ediyor ... Hayatta kalma ile cinsiyet karşılaştırıyorum. Kaplan-Meier eğrileri kadın hastalar için açıktır (Eklediğim efsanenin doğru olduğunu, …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Cox orantılı tehlike modelinden sağkalım eğrisini nasıl yorumluyorsunuz? Bu oyuncak örneğinde, verilerdeki agedeğişken üzerinde bir cox orantılı tehlike modelimiz olduğunu kidneyve hayatta kalma eğrisini oluşturduğumuzu varsayalım . library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Örneğin, zamanında hangi ifade doğrudur? ya da her ikisi de yanlış mı?200200200 Bildirim 1:% …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

R'deki Önemsel örnekleme yöntemi ile integrali değerlendirin sorusunu cevaplamaya çalışıyordum . Temel olarak, kullanıcının hesaplaması gerekir ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1marul⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx üstel dağılımın önem dağılımı olarak kullanılması q(x)=λ exp−λxq(x)=λ tecrübe-λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} ve integrale daha iyi yaklaşımı veren değerini bulun . Ben ortalama değeri değerlendirilmesi olarak sorun yeniden düzenleme ve boyunca yekpare sonra sadece …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Bazı amaçlar için, "eğimli düzgün" dağıtımdan rasgele sayılar (veri) üretmem gerekiyor. Bu dağılımın "eğimi" makul aralıklarla değişebilir ve daha sonra dağılımım eğime bağlı olarak üniformdan üçgene değişmelidir. İşte benim türetme: En kolaylaştırır ve veri oluştururlar oluşturmak Let için (mavi, kırmızı homojen olarak dağılmıştır). Mavi çizginin olasılık yoğunluk fonksiyonunu elde etmek …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Aşağıdakiler yüzünden kafam karıştı ve başka bir yerde cevabı bulamadım. Bazı istatistikleri yaparken R'yi öğrenmeye çalışıyorum ve bir egzersiz olarak, R'deki gibi 'elle' de yaparak yerleşik R işlevlerinin sonuçlarını iki kez kontrol etmeye çalışıyorum. , Kruskal-Wallis testi için farklı sonuçlar almaya devam ediyorum ve nedenini anlayamıyorum. Örneğin, bir alıştırmada verilen …

9 r  kruskal-wallis  ties 

Elle SVD yapmaya çalışıyorum: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Ancak son satır geri mdönmez. Neden? Bu özvektörlerin işaretleri ile ilgisi var gibi görünüyor ... Yoksa prosedürü yanlış mı anladım?

9 r  svd  eigenvalues 

Sahip olduğum ampirik verilerle eşleşen bir veri kümesini simüle etmeye çalışıyorum, ancak orijinal verilerdeki hataları nasıl tahmin edeceğimden emin değilim. Ampirik veriler heterossedastisite içerir, ancak onu dönüştürmekle değil, ampirik verilerin simülasyonlarını yeniden üretmek için hata terimiyle doğrusal bir model kullanmakla ilgileniyorum. Örneğin, bazı ampirik veri kümem ve bir modelim olduğunu …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Zaman içindeki eğilimin curvi-doğrusal olduğu bilinen bir uygulamada spline terimi ile karışık efektler modeli kullanıyorum. Bununla birlikte, değerlendirmek istediğim, eğri-doğrusal eğilimin doğrusallıktan bireysel sapma nedeniyle mi meydana geldiği, yoksa grup düzeyinde uyumun eğri-doğrusal görünmesini sağlayan bir etki mi? JM paketinden bir veri kümesini sıkıcı tekrarlanabilir bir örnek veriyorum. library(nlme) library(JM) …

9 r  splines  lme4-nlme