Запитання з тегом «r»

В даний час я використовую наступний процес для завантаження багатовимірного часового ряду в R: Визначення розмірів блоків - запустіть функцію b.starв npпакеті, який створює розмір блоку для кожної серії Виберіть максимальний розмір блоку Запустити tsbootбудь-яку серію, використовуючи вибраний розмір блоку Використовуйте індекс від вихідного завантажувального інструменту для реконструкції багатовимірного часового …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

Як заголовок мені потрібно намалювати щось подібне: Чи можна ggplot або інші пакети, якщо ggplot не здатний, використовувати для малювання чогось подібного?

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

Чи існує метод зрозуміти, чи дві лінії (більш-менш) паралельні? У мене є два рядки, породжені лінійними регресіями, і я хотів би зрозуміти, чи вони паралельні. Іншими словами, я хотів би отримати різні схили цих двох ліній. Чи існує функція R для її обчислення? EDIT: ... і як я можу отримати …

12 r  regression  interaction  linear-model 

Нещодавно мені сказали, що неможливо включити коваріати, що змінюються за часом, в поздовжні змішані моделі без введення часових затримок для цих коріаріатів. Чи можете ви підтвердити / спростувати це? Чи є у вас якісь посилання на цю ситуацію? Я пропоную просту ситуацію для уточнення. Припустимо, я повторив заходи (скажімо, більше …

12 r  mixed-model  lme4-nlme 

Документація на R не проливає багато світла. Все, що я можу отримати за цим посиланням, - це те, що використання будь-якого з них повинно бути добре. Чого я не отримую, це те, чому вони не рівні. Факт: функція покрокової регресії в R, step()використовує extractAIC(). Цікаво, що запуск lm()моделі та glm()'null' …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

Я намагаюся оцінити кратну лінійну регресію в R з таким рівнянням: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) запитання та запитання - це квартальні часові ряди даних, побудовані з askings <- ts(...). Проблема зараз полягає в тому, що я отримав автокорельовані залишки. Я знаю, що можна …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals 

Я читаю слайди Стівена Скотта про пакет BSTS R (їх можна знайти тут: слайди ). У якийсь момент, коли йдеться про включення багатьох регресорів у модель структурних часових рядів, він вводить коефіцієнти регресії ковзання та плити, і каже, що вони краще порівняно з пенізованими методами. Скаже Скотт, посилаючись на приклад …

11 r  bayesian  feature-selection  penalized  bsts 

Запитання в одному реченні: Хтось знає, як визначити хороші ваги класів для випадкового лісу? Пояснення: Я граю з незбалансованими наборами даних. Я хочу використовувати Rпакет randomForestдля того, щоб навчити модель на дуже перекошеному наборі даних з лише невеликими позитивними прикладами та багатьма негативними прикладами. Я знаю, є й інші методи, …

11 r  random-forest 

Моє питання надихає вбудований генератор експоненціальних випадкових чисел R , функція rexp(). Намагаючись генерувати експоненціально розподілені випадкові числа, багато підручників рекомендують метод зворотного перетворення, як описано на цій сторінці Вікіпедії . Я усвідомлюю, що є інші методи для виконання цього завдання. Зокрема, у вихідному коді R використовується алгоритм, викладений у …

11 r  simulation  random-generation  exponential  inverse-cdf 

Пакет R mclustвикористовує BIC як критерій вибору моделі кластера. З мого розуміння, модель з найнижчою BIC повинна бути обрана порівняно з іншими моделями (якщо виключно дбаєш лише про BIC). Однак, коли значення BIC усі негативні, Mclustфункція за замовчуванням відповідає моделі з найвищим значенням BIC. Моє загальне розуміння з різних випробувань …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

Я провожу дослідження, щоб вивчити відмінності в щільності риб та багатстві видів риб при використанні двох різних підводних методів візуального перепису. Мої дані спочатку підраховували дані, але зазвичай це змінюється на щільність риби, але я все ж вирішив використовувати Poisson GLM, що, я сподіваюся, правильно. model1 <- glm(g_den ~ method …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

Я отримав дані про півгодинну попит, що є багатосезонним часовим рядом. Я використовував tbatsв forecastпакеті в R, і отримав результати , як це: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Чи означає це, що в ряді необов’язково використовувати перетворення Box-Cox, а термін помилки - ARMA (5, 4), а терміни 6, 6 …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

Я намагаюся зрозуміти і знати, про що потрібно повідомити з мого аналізу деяких даних за допомогою усереднення моделі в Р. Я використовую такий сценарій для аналізу ефекту методу вимірювання над заданою змінною: Ось набір даних: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Модель, що підлягає встановленню: LM.1 <- gls(VMTf ~ turn+sex+method, na.action="na.fail", method = "ML",VMT4) екскаватор …

11 r  model-averaging 

Я визначив декілька місць у підручниках, де ГЛМ описується 5 розподілами (а саме: Гамма, Гаусса, Біноміал, Зворотна Гаусса та Пуассона). Про це свідчить і сімейна функція у Р. Інколи мені трапляються посилання на GLM, де додаткові дистрибутиви включаються ( приклад ). Чи може хтось пояснити, чому ці 5 є спеціальними …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

Я переглядаю розділ LAB §6.6, присвячений хребтовій регресії / Лассо, в книзі «Вступ до статистичного навчання з додатками в R» Джеймса, Віттена, Хасті, Тібширані (2013). Більш конкретно, я намагаюся застосувати модель scikit-learn Ridgeдо набору даних "Hitters" з пакету R "ISLR". Я створив той самий набір функцій, що і в коді …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression