Запитання з тегом «r»

Я хотів би отримати коефіцієнти для проблеми LASSO | | Y- Xβ| | +λ | | β| |1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. Проблема полягає в тому, що функції glmnet та lars дають різні відповіді. Для функції glmnet я запитую коефіцієнтизамість просто , але я все одно отримую різні відповіді.λλ / | | Y| …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization 

Я вчора поставив це питання на StackOverflow і отримав відповідь, але ми погодилися, що це здається трохи хакітським і може бути кращий спосіб його розглянути. Питання: Я хотів би обчислити стандартні помилки Newey-West (HAC) для вектора (у цьому випадку вектор фондової віддачі). Функція NeweyWest()в sandwichпакеті робить це, але приймає lmоб'єкт …

13 r  standard-error  autocorrelation  heteroscedasticity 

Які плюси та мінуси використання LARS [1] проти використання координатного спуску для встановлення L1-регульованої лінійної регресії? Мене в основному цікавлять аспекти ефективності (мої проблеми мають, як правило, Nсотні тисяч і p<20). Однак, будь-які інші дані також будуть оцінені. редагувати: Оскільки я розмістив запитання, chl люб'язно вказав на статтю [2] Friedman …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я б хотів автоматизувати вибір спалювання для ланцюга MCMC, наприклад, видаливши перші n рядів на основі діагностики конвергенції. Наскільки цей крок може бути безпечно автоматизований? Навіть якщо я все ще перевіряю автокореляцію, mcmc слід та pdfs, було б непогано мати вибір довжини спалювання автоматизованим. Моє запитання загальне, але було б …

13 r  bayesian  mcmc 

Я прочитав і побачив багато сюжетів паралельних координат. Може хтось відповість на такий набір питань: Що таке паралельні графіки координат (PCP) простими словами, щоб мирянин міг зрозуміти? Математичне пояснення з якоюсь інтуїцією, якщо це можливо Коли PCP корисні і коли їх використовувати? Коли PCP не корисні і коли їх слід …

13 r  data-visualization 

Скажімо, у мене є 50 мільйонів унікальних речей, і я беру 10 мільйонів зразків (із заміною) ... Перший графік, який я додав, показує, скільки разів я відбираю ту саму «річ», що є порівняно рідкісним кількість населення більша, ніж мій зразок. Однак якщо моє населення складає лише 10 мільйонів речей, і …

13 r  sampling  expectation-maximization 

Слідуючи останнім питанням, які у нас виникли тут . Я хотів дізнатись, чи натрапив хтось чи може поділитися кодом R для виконання спеціального аналізу потужності на основі моделювання для лінійної моделі? Пізніше я, очевидно, хотів би поширити це на більш складні моделі, але, здається, lm - це правильне місце для …

13 r  power  power-analysis 

В R, існує три методи для форматування вхідних даних для логістичної регресії з використанням glmфункції: Дані можуть бути у "двійковому" форматі для кожного спостереження (наприклад, y = 0 або 1 для кожного спостереження); Дані можуть бути у форматі "Вілкінсон-Роджерс" (наприклад, y = cbind(success, failure)) у кожному рядку, що представляє одну …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

Емпіричні функції CDF зазвичай оцінюються за допомогою крокової функції. Чи є причина, чому це робиться таким чином, а не за допомогою лінійної інтерполяції? Чи має ступінчаста функція цікавих теоретичних властивостей, які змушують нас віддавати перевагу цьому? Ось приклад двох: ecdf2 <- function (x) { x <- sort(x) n <- length(x) …

13 r  distributions  ecdf 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Я гуглив і шукав stats.stackexchange, але не можу знайти формулу для обчислення 95% довірчого інтервалу для значення для лінійної регресії. Хтось може це надати?R2R2R^2 Ще краще, скажімо, я провів лінійну регресію нижче в R. Як би я обчислив 95% довірчий інтервал для значення за допомогою коду R.R2R2R^2 lm_mtcars <- lm(mpg …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Я переглядаю статтю про запилення, де дані розподілені біноміально (фрукти дозрівають чи ні). Тому я використовував glmerодин випадковий ефект (окрема рослина) та один фіксований ефект (лікування). Рецензент хоче дізнатися, чи вплинула рослина на набір фруктів - але у мене виникають проблеми з інтерпретацією glmerрезультатів. Я читав в Інтернеті, і, здається, …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

Функція lm в R може роздрукувати оцінену коваріацію коефіцієнтів регресії. Що дає нам ця інформація? Чи можемо ми зараз краще інтерпретувати модель або діагностувати проблеми, які можуть бути присутніми в моделі?

13 r  multiple-regression  least-squares 

Я хотів би витягнути нахили для кожної людини в моделі змішаного ефекту, як це викладено в наступному параграфі Моделі змішаних ефектів використовувались для характеристики окремих шляхів зміни когнітивних підсумкових заходів, включаючи терміни віку, статі та років навчання як фіксованих ефектів (Laird and Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c) ... …

13 r  mixed-model 

Я читав про обчислення значень R2R2R^2 у змішаних моделях і після прочитання відповідей на R-sig, інших публікацій на цьому форумі (я б зв’язав декілька, але мені не вистачає репутації) та кілька інших посилань, я розумію, що використовуючи Значення R2R2R^2 у контексті змішаних моделей є складним. Однак я нещодавно натрапив на …

13 r  mixed-model  r-squared  lme4-nlme