Запитання з тегом «r»

Це запитання було перенесено із переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 8 років тому . У мене є дві змінні, обидві з класу "числові": > head(y) [1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567 > head(x) [1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551 Я побудував їх, …

21 r 

Я вписую модель ARIMA у щоденний часовий ряд. Дані збираються щодня з 02-01-2010 по 30-07-2011 і стосуються продажів газет. Оскільки щотижневий зразок продажів можна знайти (середньоденна кількість проданих примірників зазвичай однакова з понеділка по п’ятницю, потім збільшується в суботу та неділю), я намагаюся зафіксувати цю «сезонність». Враховуючи дані "продажів", я …

21 r  time-series  arima  seasonality 

Заблокований . Це запитання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі він не приймає нових відповідей чи взаємодій. Чи може хтось запропонувати деякі покажчики, як використовувати weightsаргумент у lmфункції R ? Скажімо, ви, наприклад, намагалися встановити модель на дані про трафік, і у …

21 r  regression 

Мені було цікаво, чи можливо генерувати корельовані випадкові біноміальні змінні після підходу лінійної трансформації? Нижче я спробував щось просто в R, і це дає певну кореляцію. Але мені було цікаво, чи існує принциповий спосіб цього зробити? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

Як працює метод інверсії? Скажімо , у мене випадкову вибірку X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n з щільністю f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} над 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1і тому з cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}on(0,1)(0,1)(0,1). Тоді методом інверсії я отримую розподілXXXякF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta. Так само uθuθu^\theta має розподіл XXX ? Так працює метод інверсії? u&lt;-runif(n) x&lt;-u^(theta)

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

Я намагаюся пристосувати узагальнені лінійні моделі до деяких наборів даних про підрахунок, які можуть або не можуть бути перерозподілені. Два канонічні розподіли, які застосовуються тут, - пуассонівський та негативний біноміал (Негбін), з EV та дисперсієюмкмк\mu Va rП= μVаrП=мкVar_P = \mu Va rNБ= μ + μ2θVаrNБ=мк+мк2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} які …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

Коли я будую гістограму своїх даних, вона має два піки: Чи означає це потенційний мультимодальний розподіл? Я запустив dip.testR ( library(diptest)), і вихід: D = 0.0275, p-value = 0.7913 Я можу зробити висновок, що мої дані мають мультимодальний розподіл? ДАНІ 10346 13698 13894 19854 28066 26620 27066 16658 9221 13578 …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

У мене є такий результат від запуску функції glm. Як можна інтерпретувати такі значення: Нульове відхилення Залишкове відхилення AIC Чи мають вони щось спільне з доброю формою? Чи можу я обчислити деяку корисність міри придатності з таких результатів, як R-квадрат або будь-який інший захід? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ tmpData$X1 …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Це питання навряд чи допоможе майбутнім відвідувачам; це стосується лише невеликої географічної області, конкретного моменту часу або надзвичайно вузької ситуації, яка загалом не застосовується до світової аудиторії Інтернету. Для отримання додаткової інформації щодо цього питання відвідайте довідковий центр . Закрито 7 років тому . Мені хотілося знати, що означає параметр …

21 r  gbm 

У мене є основні дані щодо скорочення викидів та вартості автомобіля: q24 &lt;- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") Я знаю, що це експоненціальна функція, тому …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

За допомогою наступного набору даних я хотів побачити, чи змінюється реакція (ефект) щодо сайтів, сезону, тривалості та їх взаємодії. Деякі інтернет-форуми зі статистикою запропонували мені продовжувати використовувати лінійні моделі змішаних ефектів, але проблема полягає в тому, що оскільки репліки рандомізовані в межах кожної станції, у мене є мало шансів зібрати …

21 r  mixed-model  lme4-nlme 

Наприклад, в R, MASS::mvrnorm()функція корисна для генерації даних для демонстрації різних речей у статистиці. Він бере обов'язковий Sigmaаргумент, який є симетричною матрицею, що визначає коваріаційну матрицю змінних. Як би я створив симетричну матрицю з довільними записами?n×nn×nn\times n

21 r  random-generation  covariance-matrix 

Я працював з деякими даними, які мають певні проблеми з повторними вимірюваннями. Роблячи це, я помітив дуже різну поведінку між lme()і lmer()використовуючи свої тестові дані, і хочу знати, чому. Створений мною підроблений набір даних містить вимірювання висоти та ваги для 10 предметів, зроблених двічі кожен. Я встановив дані, щоб між …

20 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я намагаюся написати програму на R, яка імітує псевдо випадкові числа з розподілу з функцією кумулятивного розподілу: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp⁡(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 деa,b&gt;0,p∈(0,1)a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) Я спробував обернути відбір проб, але зворотний не здається аналітично вирішим. Буду радий, якби ви могли запропонувати вирішення цієї проблеми

20 r  random-generation