Запитання з тегом «r»

Використовуючи ці дані: head(USArrests) nrow(USArrests) Я можу зробити PCA так: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Я можу отримати нові компоненти otherPCA$scores і частка дисперсії, поясненої компонентами з summary(otherPCA) Але що робити, якщо я хочу знати, які змінні в основному пояснюються основними компонентами? І навпаки: пояснюється, наприклад, PC1 або PC2 murder? Як …

15 r  pca  dimensionality-reduction  regression-strategies 

Скажімо, у мене є дві або більше вибіркових сукупностей n-мірних векторів безперервного значення. Чи є непараметричний спосіб перевірити, чи є ці зразки з одного розподілу? Якщо так, чи є для цього функція в R або python?

15 r  distributions  nonparametric  python 

Я шукав способи зробити тест на коефіцієнт ймовірності в R, щоб порівняти відповідність моделі. Спочатку я кодував це сам, потім знайшов як функцію за замовчуванням, так anova()і lrtest()в lmtestпакеті. Однак, коли я перевіряв, anova()завжди створює дещо інше значення p від інших двох, навіть якщо для параметра "test" встановлено значення "LRT". …

15 r  anova  likelihood-ratio 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 3 роки тому . Я будую логістичну регресію в R за допомогою методу LASSO з функціями cv.glmnetвибору lambdaі glmnetдля кінцевої моделі. Я вже знаю всі недоліки …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

У мене є набір даних, в якому змінна, яку я хотів би використовувати як випадковий ефект, має лише одне спостереження для деяких рівнів. На основі відповідей на попередні запитання я зібрав, що в принципі це може бути добре. Чи можу я відповідати змішаній моделі з предметами, які мають лише 1 …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Припустимо, Ви визначаєте: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) де - зворотна CDF стандартного нормального розподілу .Φ−1Φ−1\Phi^{-1} Моє запитання: чи існує простий розподіл, який слід , або який може наближати ? YYYYYY Y α β α = 1 ; β = 1 X YЯ запитую, оскільки у мене є сильні підозри на основі …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

Я трохи розгублений: як результати тренованої моделі за допомогою карети можуть відрізнятися від моделі в оригінальній упаковці? Читаю, чи потрібна попередня обробка перед прогнозуванням за допомогою FinalModel of RandomForest з пакетом caret?але я тут не використовую жодної попередньої обробки. Я навчав різні випадкові ліси, використовуючи пакет карет і налаштовуючи різні …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Я провів лінійну регресію прийому до коледжу на основі балів SAT та сімейного / етнічного походження. Дані вигадані. Це продовження попереднього запитання, вже відповіді. Питання фокусується на збиранні та інтерпретації коефіцієнтів шансів, залишаючи бали SAT осторонь простоти. Змінні: Accepted(0 або 1) та Background("червоний" чи "синій"). Я налаштував дані, щоб люди …

14 r  regression  logistic 

Я шукаю метод обчислення площі перекриття між двома оцінками щільності ядра в R, як міру подібності між двома вибірками. Щоб уточнити, у наступному прикладі мені потрібно було б кількісно визначити область пурпурної області, що перекривається: library(ggplot2) set.seed(1234) d <- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, 0, 3))) ggplot(d, aes(value, fill=variable)) …

14 r  probability  pdf  kernel-smoothing 

Зараз я переглядаю деяку роботу і натрапив на таке, що мені здається неправильним. Дві змішані моделі встановлені (в R) за допомогою lmer. Моделі не вкладені і порівнюються за тестами співвідношення ймовірності. Коротше кажучи, ось відтворювальний приклад того, що я маю: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = factor(rep(1:2,times=50)) …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

Я знаю, що це може бути трохи моторошно, статистично, але це моя проблема. У мене дуже багато даних про діапазон, тобто мінімальний, максимальний і розмір вибірки змінної. Для деяких із цих даних я також маю на увазі, але не багато. Я хочу порівняти ці діапазони один з одним, щоб кількісно …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

Я треную класифікаційну модель із випадковим лісом для розмежування між 6 категоріями. Мої трансакційні дані мають приблизно 60 К + спостережень та 35 змінних. Ось приклад того, як це приблизно виглядає. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 | 2013-04-01 | 12 | US | group1 | |222 | 2013-04-12 | …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

У мене є вибірка з 100 точок, які є суцільними та одновимірними. Я оцінив його непараметричну щільність за допомогою методів ядра. Як я можу взяти випадкові вибірки з цього розрахункового розподілу?

14 r  sampling  kernel-smoothing 

Я намагаюся зрозуміти результат, який я бачу в своєму графіку нижче. Зазвичай я схильний використовувати Excel і отримую лінійно-регресійну лінію, але у випадку нижче я використовую R і отримую поліноміальну регресію з командою: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) + geom_point() + geom_smooth() Тож мої запитання зводяться до цього: Яка сіра зона (стрілка №1) …

14 r  regression  data-visualization  outliers 

Коротка версія: Я шукаю пакет R, який може будувати дерева рішень, тоді як кожен лист у дереві рішень - це повна модель лінійної регресії. AFAIK, бібліотека rpartстворює дерева рішень, де залежна змінна є постійною у кожному аркуші. Чи є інша бібліотека (або rpartустановка, про яку я не знаю), яка може …

14 r  regression  rpart  cart