«r» etiketlenmiş sorular

Bu etiketi, (a) sorusunun kritik bir parçası veya beklenen yanıt olarak `` R '' içeren herhangi bir * on-topic * sorusu için kullanın, & (b) `` R`'nin nasıl kullanılacağı hakkında * sadece * değildir.

2
Sorun kümelerinin hesaplanması, yorumlanması ve model seçim prosedürü hakkında genel sorular
Kullanarak modelleri seçmek istiyorum regsubsets(). Olympiadaten adlı bir veri çerçevem ​​var (yüklenen veriler: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Önce bu veri çerçevesini ekleyin ve sonra analiz etmeye başlar, benim kod: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + Mortality + PopPoverty + PopTotal + ExpEdu …
3
R gbm dağılımı = “adaboost” ile nasıl kullanılır?
Belgeler, dağıtım = "adaboost" ile R gbm'nin 0-1 sınıflandırma problemi için kullanılabileceğini belirtir. Aşağıdaki kod parçasını düşünün: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Tahmini belgede bulunabilir. Gbm Bir tahmin vektörü döndürür. Varsayılan olarak tahminler f …
9 r  gbm 
1
Gözlenen ve beklenen olayları nasıl karşılaştırırım?
Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
2
Mcmc.list'den plot.bugs ve plot.jags tarafından üretilene benzer bir arsa nasıl oluşturabilirim? [kapalı]
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 . R , R2WinBUGS :: bugs ve R2jags: jags işlevleri tarafından oluşturulan nesnelerden bugsve jagsnesnelerden güzel özet grafikler çıkarabiliyor gibi görünüyor …
1
Cox orantılı tehlike modeli ve yüksek vaka etkileşimi söz konusu olduğunda katsayıların yorumlanması
İşte kullandığım Coxph-modelinin özet çıktısı (R kullandım ve çıktı en iyi son modele dayanıyor, yani tüm önemli açıklayıcı değişkenler ve etkileşimleri dahil): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) LT …
1
Tekrarlanan deneylerin% 95 güven aralığının açıklanmasıyla ilgili simülasyon çalışmasıyla ilgili sorunlar - nerede yanlış gidiyorum?
% 95 güven aralığının tekrarlanan deneylerin yorumunu simüle etmek için bir R komut dosyası yazmaya çalışıyorum. Bir oranın gerçek popülasyon değerinin numunenin% 95 CI'sinde bulunduğu süreyi orantısını fazla tahmin ettiğini gördüm. Büyük bir fark değil - yaklaşık% 96 vs% 95 ama bu yine de ilgimi çekti. samp_nİşlevim bir Bernoulli dağılımından …
2
R'de optim kullanarak bir günlük olabilirlik fonksiyonunu en üst düzeye çıkararak tahmin edilen parametreler için profil oluşturmayı kullanarak% 95 güven aralıklarını nasıl tahmin edebilirim?
R'de optim kullanarak bir günlük olabilirlik fonksiyonunu en üst düzeye çıkararak tahmin edilen parametreler için profil oluşturmayı kullanarak% 95 güven aralıklarını nasıl tahmin edebilirim? Kendir ters çevirerek kovaryans matrisini asemptotik olarak tahmin edebileceğimi biliyorum , ancak verilerimin bu yöntemin geçerli olması için gerekli varsayımları karşılamadığından endişeliyim. Başka bir yöntem kullanarak …
2
Karışık modeller için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan önyükleme
Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
3
Rasgele orman regresyonunda tepki dağılımına bağlı yanlılık
Regresyon için R (R sürüm 2.13.1, randomForest sürüm 4.6-2) randomForest paketini kullanıyorum ve sonuçlarımda önemli bir önyargı fark ettim: tahmin hatası yanıt değişkeninin değerine bağlıdır. Yüksek değerler az tahmin edilir ve düşük değerler fazla tahmin edilir. İlk başta bunun verilerimin bir sonucu olduğundan şüphelendim, ancak aşağıdaki basit örnek bunun rastgele …
1
Lojistik regresyon: gruplandırılmış ve gruplandırılmamış değişkenler (R kullanarak)
A. Agresti (2007), Kategorik Veri Analizine Giriş , 2. okuyorum . ve bu paragrafı (s.106, 4.2.1) doğru bir şekilde anladığımdan emin değilim (kolay olsa da): Önceki bölümde horlama ve kalp hastalığı ile ilgili Tablo 3.1'de, her gece 30'u kalp hastalığı olan 254 kişi horlama bildirmiştir. Veri dosyası ikili verileri gruplandırdıysa, …
1
Bradley-Terry – Luce modelini karmaşık formül olmadan R'ye nasıl takabilirim?
Bradley – Terry – Luce (BTL) modeli, ; burada , j nesnesinin "daha iyi" olduğuna karar verme olasılığıdır , ağır, vs, nesneden daha ı ve \ delta_i ve \ delta_j parametrelerdir.pj ben= l o gbent- 1(δj-δben)pjben=lÖgbent-1(δj-δben)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pben jpbenjp_{ij}jjjbenbeniδbenδben\delta_iδjδj\delta_j Bu, glm fonksiyonu için bir aday gibi görünüyor, aile …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.