«r» etiketlenmiş sorular

Son derece ilişkili birçok bağımlı değişken (DV) (~ 450) tahmin etmek için azaltılmış bir model oluşturmaya çalışıyorum. Bağımsız değişkenlerim (IV) de çoktur (~ 2000) ve yüksek derecede ilişkilidir. Her çıktı için ayrı ayrı azaltılmış bir model seçmek için kement kullanırsam, her bağımlı değişken üzerinde döngü yaptığım gibi bağımsız değişkenlerin aynı …

9 r  lasso  multivariate-regression 

Vektör makinelerini desteklemek için yeniyim. Kısa açıklama svmDan fonksiyon e1071R paketin çeşitli seçenekler sunar: Cı-sınıflandırma Nu-sınıflandırma tek sınıflandırma (yenilik tespiti için) eps-regresyon Nu-regresyon Beş tip arasındaki sezgisel farklar nelerdir? Hangisi hangi durumda uygulanmalıdır?

9 r  classification  svm  e1071 

Diyelim ki bazı belirsizliklere sahip verilerim var. Örneğin: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 Belirsizliğin doğası, tekrar ölçümler veya deneyler veya örneğin ölçüm cihazı belirsizliği olabilir. R'yi kullanarak normalde yapacağım bir eğri koymak istiyorum lm. Bununla birlikte, bu bana uygun katsayılardaki belirsizliği ve sonuç …

9 r  least-squares  error-propagation 

Yanıt değişkeni için genellikle doğrusal bir regresyonun standart hatası verildiğinden, diğer yönde güven aralıklarının nasıl elde edileceğini merak ediyorum - örneğin bir x kesişimi için. Ne olabileceğini görselleştirebiliyorum, ama eminim bunu yapmanın basit bir yolu olmalı. Aşağıda, R'nin bunun nasıl görselleştirileceğine ilişkin bir örneği bulunmaktadır: set.seed(1) x <- 1:10 a …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Birisi bana neden matris işlemiyle Rağırlıklı en küçük kareler ve manuel çözümden farklı sonuçlar aldığımı söyleyebilir mi? Özellikle, manuel olarak çözmeye çalışıyorum , burada ağırlıklar üzerinde çapraz matris, veri matrisidir, yanıttır vektör. G A x = G bWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WbirA\mathbf Abb\mathbf b Ben argüman …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Kısacası sorum: R MICE'ın çalışma süresini iyileştirmek için yöntemler var mı? (Oldukça rasgele) eksik veri içeren bir veri kümesi (30 değişken, 1.3 milyon satır) ile çalışıyorum. 30 değişkenin yaklaşık 15'inde gözlemlerin yaklaşık% 8'i NA içerir. Eksik verileri engellemek için, MICE paketinin bir parçası olan MICE işlevini çalıştırıyorum . Yöntem = …

9 r  multiple-imputation  mice 

R'deki son gözlemlere nasıl daha fazla ağırlık verebilirim? Bunu sıkça sorulan bir soru veya istek olarak kabul ediyorum, ancak bunun nasıl uygulanacağını bulmakta zorlanıyorum. Bunun için çok fazla aramaya çalıştım ama iyi bir pratik örnek bulamıyorum. Örneğimde zaman içinde büyük bir veri setim olacaktı. Daha yeni olan veri satırlarının üstel …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Bazı verilerde R kullanarak ve verilerimin heterossedastik olup olmadığını görmeye çalışırken, Breusch-Pagan testi, bptest (paket lmtest) ve ncvTest (paket araba) olmak üzere iki uygulama buldum . Ancak, bunlar farklı sonuçlar doğurur. İkisi arasındaki fark nedir? Birini veya diğerini ne zaman kullanmayı seçmelisiniz? > model <- lm(y ~ x) > bp …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

Denetimsiz algoritmalar (kümeleme) kullanarak grup birlikte farklı veri kümeleri yapmaya çalışıyorum. Sorun, birçok özelliğim (~ 500) ve az miktarda vaka (200-300) olmasıdır. Şimdiye kadar sadece verileri eğitim setleri olarak etiketlediğim sınıflandırma problemleri yapıyordum. Orada, özelliklerin önceden seçilmesi için bazı kriterler (yani random.forest.importance veya information.gain) kullandım ve daha sonra ilgili özellikleri …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

Faktör sütunumu kukla değişkenlere dönüştürmeye çalışıyorum: str(cards$pointsBin) # Factor w/ 5 levels ".lte100",".lte150",..: 3 2 3 1 4 4 2 2 4 4 ... labels <- model.matrix(~ pointsBin, data=cards) head(labels) # (Intercept) pointsBin.lte150 pointsBin.lte200 pointsBin.lte250 pointsBin.lte300 # 741 1 0 0 0 0 # 407 1 1 0 0 0 …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

1993'ten 2015'e kadar aylık verilerim var ve bu verilerle ilgili tahmin yapmak istiyorum. Aykırı değerleri tespit etmek için tsoutliers paketini kullandım, ancak veri setimle nasıl tahmin etmeye devam ettiğimi bilmiyorum. Bu benim kodum: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Bu benim tsoutliers paketinden çıktı ARIMA(0,1,0)(0,0,1)[12] Coefficients: sma1 LS46 LS51 LS61 TC133 LS181 AO183 AO184 …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Koşul ( cond) bazı sonuç üzerindeki etkisini kontrol etmek için R içinde lmer kullanıyorum . İşte bazı oluşur ler konu tanıtıcı verileri ve vardır a, bve ckoşullardır. library("tidyr") library("dplyr") set.seed(123) temp <- data.frame(s = paste0("S", 1:30), a = rnorm(30, -2, 1), b = rnorm(30, -3, 1), c = rnorm(30, -4, …

9 r  lme4-nlme  contrasts 

Sorun Bilinmeyen sayıda taraf ile ölmeye benzer bir sistem üzerinde bazı çıkarımlarda bulunmak istiyorum. Kalıp birkaç kez yuvarlanır, bundan sonra kalıbın sahip olduğu taraf sayısına karşılık gelen bir parametre üzerinden olasılık dağılımını çıkarmak istiyorum, θ. Sezgi Eğer 40 rulodan sonra 10 kırmızı, 10 mavi, 10 yeşil ve 10 sarı görüyorsanız, …

9 r  probability  bayesian  jags 

VectorSource ve VCorpus'un 'tm' paketinde tam olarak ne olduğundan emin değilim. Belgeler bunlar hakkında net değil, kimse basit terimlerle anlamamı sağlayabilir mi?

9 r  text-mining 

Seviye 1'de (bireysel seviye) bir açıklama değişkeni ve seviye 2'de (grup seviyesi) bir açıklama değişkeni olan aşağıdaki çok seviyeli lojistik modeli: logit (pben j) =π0 j+π1 jxben j… ( 1 )lojit(pbenj)=π0j+π1jxbenj...(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01zj+u0 j... ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+u0j...(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 j=γ10+γ11zj+u1 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+u1j...(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) burada, ve grup düzeyinde …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis