Запитання з тегом «r»

Я почав займатися Монте-Карло в R як хобі, але врешті-решт фінансовий аналітик порадив переїхати до Матлаба. Я досвідчений розробник програмного забезпечення. але новачок в Монте-Карло. Я хочу побудувати статичні моделі з аналізом чутливості, пізніші динамічні моделі. Потрібні хороші бібліотеки / алгоритми, які мене керують. Мені здається, що R має чудові …

14 r  matlab  monte-carlo 

Заблокований . Це запитання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. Вікова піраміда виглядає приблизно так: я хотів би зробити щось подібне, а саме 2 барплоти (не гістограми) з однаковими категоріями, повернуті вертикально і поширюючись на обидві …

14 r  data-visualization 

Я застосовую алгоритм випадкового лісу як класифікатор до набору даних мікромасив, які розділені на дві відомі групи з 1000-ма функціями. Після початкового запуску я переглядаю важливість функцій і знову запускаю алгоритм дерева з 5, 10 та 20 найважливішими функціями. Я вважаю, що для всіх функцій, топ-10 та 20, показник помилок …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Я шукаю Rпакет для оцінки коефіцієнтів Logit моделей з індивідуальним фіксованим ефектом (індивідуальним перехопленням), використовуючи оцінник Chamberlain 1980 року. Він часто відомий як оцінювач logit фіксованого ефекту Чемберлена. Це класичний оцінювач при роботі з даними бінарних підсумкових результатів (принаймні, в економетрії), але я просто не знаходжу в CRAN нічого пов'язаного …

14 r  logistic  panel-data  clogit 

Чи існує така модель моделювання, як LOESS, яка допускає нульовий, один або більше розривів, коли терміни розривів не відомі априорі? Якщо методика існує, чи існує реалізація в R?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Я переглядав цю сторінкуі помітили методи довірчих інтервалів lme та lmer в R. Для тих, хто не знає R, це функції для генерації змішаних ефектів або багаторівневих моделей. Якщо я маю фіксовані ефекти в чомусь на зразок повторного проектування заходів, що означає довірчий інтервал навколо прогнозованого значення (подібного до середнього)? …

14 r  confidence-interval  mixed-model  repeated-measures  sas 

Припустимо, у мене є учасників, кожен з яких дає відповідь 20 разів, 10 в одній умові та 10 в іншій. Я підходить до лінійної моделі змішаних ефектів, порівнюючи в кожній умові. Ось відтворюваний приклад, що моделює цю ситуацію за допомогою пакета у :Y YNNNYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Здається, існує велика плутанина в порівнянні використання glmnetв рамках caretпошуку оптимальної лямбда та використання cv.glmnetтого ж завдання. Поставлено багато питань, наприклад: Класифікаційна модель train.glmnet vs. cv.glmnet? Який правильний спосіб використання glmnet з каретою? Перехресне підтвердження `glmnet` за допомогою` caret` але відповіді не надано, що може бути пов'язано з відтворюваністю питання. …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Контекст : Я хочу , щоб намалювати лінію в діаграмі розсіювання , що не виникає параметрическими, тому я використовую geom_smooth()в ggplotв R. Він автоматично повертається, geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Я створив логістичну регресію, використовуючи наступний код: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Потім я використовував вихід, щоб створити остаточну модель: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + IP_util_E1_m05_flg + IP_TotPrNonElecLoS_m02 …

14 r  probability  logistic 

Мене дуже плутає те, як вага працює в glm з сім'єю = "двочлен". У моєму розумінні ймовірність glm з family = "binomial" визначається так: f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + \log {n \choose ny}\right) де yyy - "частка …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Власне, я думав, що зрозумів, що можна показати за допомогою часткової залежності, але, використовуючи дуже простий гіпотетичний приклад, я здивувався. У наступному фрагменті коду я генерую три незалежні змінні ( a , b , c ) та одну залежну змінну ( y ) з c, що показує тісний лінійний зв’язок …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

Я провів багаторазову регресію, в якій модель в цілому є значною і пояснює приблизно 13% дисперсії. Однак мені потрібно знайти кількість дисперсії, пояснену кожним значущим прогноктором. Як я можу це зробити за допомогою R? Ось деякі зразкові дані та код: D = data.frame( dv = c( 0.75, 1.00, 1.00, 0.75, …

14 r  regression  variance 

У мене є дві частини багатовимірного набору даних, назвемо їх trainі test. І я хочу побудувати модель на основі набору даних поїздів, а потім перевірити її на тестовому наборі даних. Відомо кількість кластерів. Я спробував застосувати k-означає кластеризацію в R, і я отримав об'єкт, який містить центри кластерів: kClust <- …

14 r  clustering  k-means 

Чи можливо провести аналіз потужності для тесту Крускала-Уолліса та Манна-Вітні U? Якщо так, чи є R-пакети / функції, які виконують його?

14 r  nonparametric  power-analysis  kruskal-wallis