Запитання з тегом «r»

Я не дуже розумію гетеросцедастичність. Мені хотілося б знати, чи підходить моя модель чи ні відповідно до цього сюжету.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

Я дуже вражений тим, що Poisson GLM приймає не цілі числа! Подивіться: Дані (вміст data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R скрипт: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Як мені підходять параметри t-розподілу, тобто параметри, що відповідають "середньому" та "стандартному відхиленню" нормального розподілу. Я припускаю, що їх називають "середніми" та "масштабуючими / ступенями свободи" для розподілу t? Наступний код часто призводить до помилок "оптимізації оптимізації". library(MASS) fitdistr(x, "t") Чи потрібно спочатку масштабувати х чи перетворювати на ймовірності? Як …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Просте запитання: Як визначити логічний нормальний розподіл в аргументі сімейства GLM в R? Я не міг знайти, як цього можна досягти. Чому в сімейному аргументі лонормальне (або експоненціальне) не є варіантом? Десь в R-архівах я прочитав, що потрібно просто використовувати посилання log для сімейства, встановленого на гаусса в GLM, для …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

зауважте: не маючи правильних відповідей через місяць, я відправив повідомлення в ТА Фон У мене є модель, , де Y = f ( X )fffY= f( X )Y=f(Х)Y=f(\textbf{X}) ХХ\textbf{X} - матриця зразків з параметрів, а - вектор модельних виходів.n × mн×мn \times mммmYYYn × 1н×1n \times 1 fff обчислювально інтенсивно, …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Я намагався обчислити 95-й процентиль на наступному наборі даних. Я натрапив на кілька онлайн-довідок про це. Підхід 1: На основі вибіркових даних Перший один говорить мені , для отримання TOP 95 Percentнабору даних , а потім виберіть MINабо AVGз результуючого набору. Це робиться для наступного набору даних: AVG: 29162 MIN: …

17 r  dataset  quantiles  sql 

Я вивчаю різні методи класифікації проекту, над яким я працюю, і мені цікаво спробувати випадкові ліси. Я намагаюся просвітити себе, коли я йду разом, і буду вдячний за будь-яку допомогу, надану спільнотою CV. Я розділив свої дані на навчальні / тестові набори. Від експериментів зі випадковими лісами в R (використовуючи …

17 r  machine-learning  random-forest 

Я відкриваю дивовижний світ таких під назвою "прихованих моделей Маркова", які також називаються "моделями перемикання режимів". Я хотів би адаптувати HMM в R для виявлення тенденцій та поворотних моментів. Я хотів би побудувати модель якомога загальнішою, щоб я міг її протестувати за багатьма цінами. Хтось може порекомендувати папір? Я бачив …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

В R, я використовую ldaфункцію з бібліотеки , MASSщоб зробити класифікацію. Як я розумію, LDA вхід xxx буде присвоєний міткою yyy , яка максимізує p(y|x)p(y|x)p(y|x) , правда? Але коли я підходять до моделі, в якій x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)y=Direction,y=Direction,y=Direction, я не зовсім розумію вихід lda, Редагувати: щоб відтворити вихідний результат, спочатку запустіть: library(MASS) …

17 r  discriminant-analysis  inference 

Я не звик використовувати змінні у форматі дат у Р. Мені просто цікаво, чи можна додати змінну дати як пояснювальну змінну в лінійну регресійну модель. Якщо це можливо, як можна інтерпретувати коефіцієнт? Це вплив одного дня на змінну результату? Дивіться мою суть з прикладом того, що я намагаюся зробити.

17 r  regression  time-series 

Ось мій експеримент: Я використовую findPeaksфункцію в квантовому пакеті: Я хочу виявити "локальні" піки в межах допуску 5, тобто перші місця після скидання часового ряду від локальних піків на 5: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") p=findPeaks(cc, 5) points(p, cc[p]) p Вихід є [1] 3 22 41 Це здається неправильним, оскільки …

17 r  time-series 

У своєму дослідженні я буду вимірювати навантаження на роботу за допомогою декількох показників. З мінливістю частоти серцевих скорочень (ВСР), електродермальною активністю (ЕДА) та з суб'єктивною шкалою (ІРС). Після нормалізації IWS має три значення: Навантаженість нижче норми Навантаженість середня Навантаженість вище норми. Хочу побачити, наскільки добре фізіологічні заходи можуть передбачити суб'єктивне …

17 r  logistic  lme4-nlme  ordered-logit  polr 

Я намагаюся зрозуміти вихід тестової функції Колмогорова-Смірнова (два зразки, двосторонній). Ось простий тест. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: #In ks.test(x, y) : cannot compute …

17 r  kolmogorov-smirnov  ties 

Припустимо, у мене є така змінна, як Xіз невідомим розподілом. У Mathematica, використовуючи SmoothKernelDensityфункцію, ми можемо мати функцію оціночної щільності. Ця розрахункова функція густини може бути використана разом з PDFфункцією для обчислення функції щільності ймовірності значення, як Xу вигляді PDF[density,X]припущення, що "щільність" є результатом SmoothKernelDensity. Було б добре, якщо в …

17 r  pdf  cdf 

Коли ви робите GLM, і ви отримуєте помилку "не визначено через особливості" у виході anova, як можна протидіяти цій помилці? Деякі припустили, що це пов'язано з колінеарністю між коваріатами або що один із рівнів відсутній у наборі даних (див.: Інтерпретація "не визначено через особливості" в мкм ) Якби я хотів …

17 r  generalized-linear-model  regression-coefficients