Запитання з тегом «r»

Маю емпіричний розподіл . Я обчислюю це наступним чиномG ( x )Г(х)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Я позначаю , тобто h - pdf, а G - cdf.h ( x ) = dГ / дхгод(х)=гГ/гхh(x) = dG/dxгодгодhГГG Тепер я хочу розв'язати рівняння для верхньої …

13 r  integral  ecdf 

З моїх результатів виходить, що GLM Gamma відповідає більшості припущень, але чи варто вдосконалення щодо LM-трансформованого LM? Більшість літератури я знайшов угоди з пуассонськими або біноміальними GLM. Стаття ОЦІНКА УЗАГАЛЬНЕНОЇ ЛІНІЙНОЇ МОДЕЛЬНОЇ МОДЕЛІ, ВИКОРИСТОВУЮЧИМ РАНДОМІЗАЦІЮ, дуже корисна, але в ній відсутні фактичні сюжети, які використовуються для прийняття рішення. Сподіваюся, хтось …

13 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

Я хотів би використовувати імпутацію для заміни відсутніх значень у моєму наборі даних за певних обмежень. Наприклад, я хотів би, щоб імпульована змінна x1була більшою або дорівнює сумі двох інших моїх змінних, скажімо, x2і x3. Я також хочу, x3щоб мене вводили будь-який 0або, >= 14і я хочу, x2щоб він був …

13 r  spss  missing-data  multiple-imputation 

Мені хотілося б порівняти вибрані моделі з хребтом, ласо і еластичною сіткою. На рис. Нижче показані коефіцієнти шляхів з використанням усіх 3-х методів: конь (рис. А, альфа = 0), ласо (фіг. В; альфа = 1) і еластична сітка (фіг С; альфа = 0,5). Оптимальне рішення залежить від обраного значення лямбда, …

13 r  multiple-regression  modeling  regularization 

Я хочу обчислити передбачувану функцію виживання для моделі пропорційної небезпеки Кокса з термінами крихкості [використовуючи пакет виживання]. Виявляється, що, коли в моделі є терміни слабкості, прогнозовану функцію виживця неможливо обчислити. ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake weight set.seed(90989) rats$weight<-runif(nrow(rats),0.2,0.9) ## Cox model with gamma frailty on litter fit <- …

13 r  survival  cox-model  frailty 

Я шукаю якісь відкриті джерела чи наявну бібліотеку, яку можу використовувати. Наскільки я кажу, пакет glmnet не дуже легко розширюється, щоб охопити негативний випадок. Я можу помилятися, будь-хто з будь-якими ідеями високо оцінений. Під негативним я маю на увазі, що всі коефіцієнти обмежені позитивними (> 0).

13 r  lasso 

Чи краще відрізнити ряд (якщо припустити, що він потрібен) перед тим, як використовувати Аріма АБО, краще використовувати параметр d у Arima? Я був здивований, наскільки різні пристосовані значення залежать від маршруту, взятого з тією ж моделлю та даними. Або я щось неправильно роблю? install.packages("forecast") library(forecast) wineindT<-window(wineind, start=c(1987,1), end=c(1994,8)) wineindT_diff <-diff(wineindT) …

13 r  time-series  arima 

У мене є набір даних з двома класами, що перекриваються, по сім балів у кожному класі, точки - у двовимірному просторі. У R, і я біжу svmвід e1071пакета, щоб побудувати роздільну гіперплан для цих класів. Я використовую таку команду: svm(x, y, scale = FALSE, type = 'C-classification', kernel = 'linear', …

13 r  machine-learning  svm  libsvm  e1071 

Я хочу підходити до змішаної моделі, використовуючи lme4, nlme, байзійський регресійний пакет або будь-який доступний. Змішана модель у конвенціях про кодування Asreml-R Перш ніж розібратися у конкретних характеристиках, ми можемо захотіти деталізувати конвенції asreml-R для тих, хто не знайомий з кодами ASREML. y = Xτ + Zu + e ........................(1) …

13 r 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 4 роки тому . Чи є пакет R, який я можу використовувати, щоб дослідити, чи існують зв’язки між змінними? Як правило, коли я шукаю шаблони, я …

13 r  data-visualization  correlation  eda 

Я хочу застосувати PCA до набору даних, який складається із змінних типів змішаного типу (безперервної та двійкової). Щоб проілюструвати процедуру, я вставляю мінімальний відтворюваний приклад в R нижче. # Generate synthetic dataset set.seed(12345) n <- 100 x1 <- rnorm(n) x2 <- runif(n, -2, 2) x3 <- x1 + x2 + …

13 r  pca 

Я намагаюся з'ясувати, як R обчислює автокореляцію lag-k (мабуть, це та сама формула, яку застосовують Minitab та SAS), так що я можу порівняти її з використанням функції CORREL Excel, застосованої до серії та її k-відсталої версії. R і Excel (за допомогою CORREL) дають дещо інші значення автокореляції. Мені також було …

13 r  sas  autocorrelation  excel 

Я працюю над багаторазовою логістичною регресією в R, використовуючи glm. Змінні предиктора є безперервними та категоричними. Витяг з підсумків моделі показує наступне: Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 2.451e+00 2.439e+00 1.005 0.3150 Age 5.747e-02 3.466e-02 1.658 0.0973 . BMI -7.750e-02 7.090e-02 -1.093 0.2743 ... --- Signif. codes: 0 …

13 r  logistic  interpretation  p-value 

У мене виникають проблеми з розумінням того, що plot.stlсаме означає смуги діапазону . Я знайшов пост Гевіна в цьому питанні і також прочитав документацію, я розумію, що вони говорять про відносну величину розкладених компонентів, але все ж я не зовсім впевнений, як вони працюють. Наприклад: дані: крихітний брусок, без масштабних …

13 r  time-series 

Як ви можете сказати, чи є кореляції в різних відставаннях, отриманих від перехресної кореляції (функція ccf) двох часових рядів, значущими.

13 r  statistical-significance  cross-correlation