Запитання з тегом «r»

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я знайшов формулу для псевдо у книзі Розширення лінійної моделі з R, Джуліан Дж. Фаравей (стор. 59).R2R2R^2 1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Це загальна формула псевдо для GLM?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Корисно вивчити код аналізу даних експертів. Нещодавно я переглядаю github, і там є кількість людей, які діляться кодом аналізу даних. Сюди входить декілька пакетів R (які, звичайно, доступні безпосередньо у CRAN), а також кілька прикладів відтворюваних досліджень, зокрема з використанням R ( див. Цей список R на github ). Кого …

28 r  reproducible-research 

Більшість стандартних розподілів у R мають сімейство команд - pdf / pmf, cdf / cmf, quantile, випадкові відхилення (наприклад, dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). Я знаю, що досить просто використовувати деякі стандартні команди для відтворення цих функцій для дискретних рівномірних розподілів, але чи вже є вподобане сімейство функцій для моделювання дискретних …

28 r  distributions  uniform 

Якщо ви задумаєтесь, до того, коли ви вперше почали з аналізу часових рядів. Про які інструменти, пакети R та Інтернет-ресурси ви хочете, щоб ви знали? Що я намагаюся запитати - це з чого слід починати? Зокрема, чи існують ресурси для R, які справді зводять його для того, хто є "новим" …

28 r  time-series 

У мене є R-скрипти для читання великої кількості даних CSV з різних файлів, а потім для виконання завдань машинного навчання, таких як svm для класифікації. Чи є бібліотеки для використання декількох ядер на сервері для Р. або Який найбільш підходящий спосіб досягти цього?

28 r  parallel-computing  multicore 

Заблокований . Це питання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. Дублікат потоку: я щойно встановив останню версію R. Які пакунки потрібно отримати? Які R- пакети ви не уявляли щоденної роботи з даними? Перерахуйте, як загальні, так …

28 r 

У мене є набір даних з 9 безперервними незалежними змінними. Я намагаюся вибрати серед цих змінних , щоб відповідати моделі до одного відсотка ( в залежності) змінної Score. На жаль, я знаю, що між декількома змінними буде серйозна колінеарність. Я намагався використовувати stepAIC()функцію в R для вибору змінної, але цей …

28 r  multiple-regression  feature-selection  multicollinearity 

У мене є матриця, де a (i, j) повідомляє мені, скільки разів я переглядав сторінку j. Є 27K осіб та 95K сторінок. Мені хотілося б, щоб у просторі сторінок було кілька "вимірів" або "аспектів", які відповідали б наборам сторінок, які часто переглядаються разом. Моя кінцева мета - згодом мати можливість …

28 r  clustering  dimensionality-reduction 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

У мене є матриця з цифрами з плаваючою точкою 336x256 (336 бактеріальних геномів (стовпців) х 256 нормалізованих частот тетрануклеотидів (рядки), наприклад, кожен стовпець додає до 1). Я отримую хороші результати, коли запускаю свій аналіз, використовуючи принцип компонентного аналізу. Спочатку я обчислюю кластери kmeans за даними, потім запускаю PCA та розфарбовую …

27 r  pca  tsne 

У arimaфункції в R, що order(1, 0, 12)означає? Які цінності , які можуть бути призначені p, d, qі що цей процес , щоб знайти ці значення?

27 r  time-series  arima 

Я розмірковую над дискусією навколо цього питання і, зокрема, зауваженням Френка Харрелла про те, що для оцінки дисперсії у зменшеній моделі (тобто такої, з якої було випробувано та відхилено ряд пояснювальних змінних), слід використовувати Узагальнені ступені свободи . Професор Гаррелл зазначає, що це буде набагато ближче до залишкових ступенів свободи …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закритий минулого року . У мене сюжет розкидання. Як я можу додати нелінійну лінію тренду?

27 r  data-visualization  nonlinear-regression  trend 

У багаторівневій моделі, які практичні та інтерпретаційні наслідки пов'язані з оцінкою порівняно з не оцінюючими параметрами кореляції випадкових ефектів? Практична причина запитання полягає в тому, що в рамці lmer в R не існує реалізованого методу оцінки р-значень за допомогою методів MCMC, коли оцінки проводяться в моделі кореляцій між параметрами. Наприклад, …

27 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model