Запитання з тегом «r»

Я намагаюся зробити впорядковану регресію logit. Я керую такою моделлю (просто маленька тупа модель, яка оцінює кількість фірм на ринку з мірою доходу та населення). Моє запитання щодо прогнозів. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Коли я запускаю передбачення (який я намагаюся використовувати для отримання прогнозованого y), результати виходять або 0, …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

Я намагаюся проаналізувати дані повторних заходів і борюся за те, щоб це працювало R. Мої дані по суті такі, у мене дві групи лікування. Кожен предмет у кожній групі тестується щодня та отримує бал (відсоток правильний у тесті). Дані у довгому форматі: Time Percent Subject Group 1 0 GK11 Ethanol …

12 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

У рамках домашнього завдання мені було задано наступне питання: Розробити та впровадити імітаційне дослідження для вивчення продуктивності завантажувальної програми для отримання 95% довірчих інтервалів на середньому рівні одновимірної вибірки даних. Ваша реалізація може бути в R або SAS. Аспекти ефективності, на які ви можете звернути увагу, - це охоплення довірчого …

12 r  self-study  bootstrap  monte-carlo 

У R, якщо я set.seed (), а потім використовую функцію вибірки для рандомізації списку, чи можу я гарантувати, що я не буду генерувати ту саму перестановку? тобто ... set.seed(25) limit <- 3 myindex <- seq(0,limit) for (x in seq(1,factorial(limit))) { permutations <- sample(myindex) print(permutations) } Це виробляє [1] 1 2 …

12 r  sampling  combinatorics  resampling 

Зараз працюю в Octave, але через погану документацію прогрес дуже повільний. Яку мову легко вивчити та використовувати та добре задокументовану для вирішення проблем машинного навчання? Я шукаю прототип на невеликому наборі даних (тисячі прикладів), тому швидкість не важлива. EDIT: Я розробляю систему рекомендацій. Отже, мені цікаво використовувати регульовану лінійну регресію, …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Я намагаюся створити нульову завищену модель пуассона в R та JAGS. Я новачок у JAGS, і мені потрібні поради, як це зробити. Я намагався із наступним, де y [i] - спостерігається змінна model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] <- ilogit(theta[i]) x[i] ~ …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

У мене є великий набір даних (20 000 точок даних), з яких я хочу взяти повторні зразки з 10 точок даних. Однак, як тільки я вибрав ці 10 точок даних, я хочу, щоб вони більше не вибиралися. Я намагався використовувати цю sampleфункцію, але, схоже, не існує можливості вибірки без заміни …

12 r  sample 

Після року в середній школі моє розуміння "найменш зважених квадратів" таке: нехай y∈Rny∈Rn\mathbf{y} \in \mathbb{R}^n , XX\mathbf{X} - якась матриця дизайну n×pn×pn \times p , - параметр вектор, бути вектор помилки таким, що , де і . Тоді модель β∈Rpβ∈Rp\boldsymbol\beta \in \mathbb{R}^pϵ∈Rnϵ∈Rn\boldsymbol\epsilon \in \mathbb{R}^nϵ∼N(0,σ2V)ϵ∼N(0,σ2V)\boldsymbol\epsilon \sim \mathcal{N}(\mathbf{0}, \sigma^2\mathbf{V})V=diag(v1,v2,…,vn)V=diag(v1,v2,…,vn)\mathbf{V} = \text{diag}(v_1, v_2, …

12 r  linear-model  weighted-regression 

Я помітив, що при побудові випадкових лісових регресійних моделей, принаймні в R, передбачуване значення ніколи не перевищує максимальне значення цільової змінної, видно у навчальних даних. Як приклад, дивіться код нижче. Я будую регресійну модель для прогнозування mpgна основі mtcarsданих. Я будую OLS та випадкові лісові моделі та використовую їх для …

12 r  random-forest 

Я досить новачок у Р. Я намагався прочитати аналіз часових рядів і вже закінчив Аналіз часових рядів Shumway and Stoffer та його додатків 3-е видання , Прекрасне прогнозування Хайндмана : принципи та практика Використання Аврила Коглана R для аналізу часових рядів A. Ian McLeod et al. Аналіз часових рядів з …

12 r  time-series 

Я намагаюся зрозуміти процес навчання лінійної машини підтримки вектора . Я усвідомлюю, що властивості SMV дозволяють оптимізувати їх набагато швидше, ніж за допомогою рішення квадратичного програмування, але для цілей навчання я хотів би побачити, як це працює. Дані про навчання set.seed(2015) df <- data.frame(X1=c(rnorm(5), rnorm(5)+5), X2=c(rnorm(5), rnorm(5)+3), Y=c(rep(1,5), rep(-1, 5))) …

12 r  svm  optimization 

Я здійснив багатоваріантну логістичну регресію, залежною від якої є зміна Y- смерть у будинку престарілих протягом певного періоду вступу, і я отримав такі результати (зауважте, якщо змінні починаються в Aній є безперервним значенням, а ті, що починаються з B, категоричні): Call: glm(Y ~ A1 + B2 + B3 + B4 …

12 r  regression  logistic 

Які параметри start, etastart, mustartв GLM () функцію ? Я шукав документи та Інтернет, але не знайшов чіткого пояснення, що це означає. Це нагадує байєсівські "початкові значення" для ланцюгів, але я сумніваюсь, що це пов'язано, оскільки функція glm () в R - частофілістська статистика ...

12 r  generalized-linear-model  starting-values 

Скажімо, у мене є такі дані та я використовую регресійну модель: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) З одного боку, я використовую лінійну модель для прогнозування доходу: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) По-друге, я запускаю модель logit, щоб передбачити виграну змінну: md2 = glm(factor(won) ~ age + …

12 r 

Я виконую наступний тест кореневого модуля (Dickey-Fuller) у часовому ряду, використовуючи ur.df()функцію в urcaпакеті. Команда така: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) Вихід: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) Residuals: Min 1Q Median 3Q …

12 r  time-series  hypothesis-testing  unit-root