Запитання з тегом «r»

Я хотів би імітувати броунівський екскурсійний процес (броунівський рух, який обумовлений, завжди бути позитивним, коли до при ). Оскільки броунівський екскурсійний процес - це броунівський міст, який, як завжди, є позитивним, я сподівався моделювати рух броунівської екскурсії за допомогою броунівського мосту.0 t = 10<t<10<t<10 \lt t \lt 1000t=1t=1t=1 У R, …

11 r  gaussian-process  brownian 

Я намагаюся вказати формулу для лінійної моделі змішаного ефекту (з lme4) для моєї експериментальної конструкції, але я не впевнений, що я роблю це правильно. Конструкція: в основному я вимірюю параметр відгуку на рослинах. У мене 4 рівні лікування та 2 рівні поливу. Рослини згруповані в 16 ділянок, в межах кожної …

11 r  experiment-design  mixed-model 

Я намагаюся використовувати підтверджуючий факторний аналіз (CFA) з використанням lavaan. Мені важко інтерпретувати результати, отримані компанією lavaan. У мене проста модель - 4 фактори, кожен з яких підтримується елементами зібраних даних опитування. Коефіцієнти відповідають тому, що вимірюється предметами, наскільки це є ймовірним, що вони можуть слугувати вагомим вимірюванням. Будь ласка, …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

Я створив модель glm в R і протестував її за допомогою групи для тестування та навчання, тому впевнений, що вона працює добре. Результати R: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06 3.059 0.00222 ** log(Coeff_B) 8.925e-01 1.023e-02 87.245 < 2e-16 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared 

При моделюванні безперервних пропорцій (наприклад, пропорційне рослинне покриття на квадратах обстеження або частка часу, що займається діяльністю) логістичний регрес вважається недоцільним (наприклад, Warton & Hui (2011 ). Швидше, регресія OLS після перетворення пропорцій logit, або, можливо, бета-регресія, є більш підходящими. За яких умов оцінки коефіцієнтів логічно-лінійної регресії та логістичної регресії …

11 r  regression  logistic 

Я хочу зробити наступне: 1) регресія OLS (без терміну пеналізації) для отримання бета-коефіцієнтів ; позначає змінні, які використовуються для регресування. Я роблю це мимоb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Регресія Лассо зі строком пеналізації критеріями відбору є Байєсові інформаційні критерії (BIC), задані λj=log(T)T|b∗j|λj=log⁡(T)T|bj∗|\lambda _{j} = …

11 r  regression  glmnet  lars 

У мене запущений glmm з біноміальною змінною відповіді та категоричним предиктором. Випадковий ефект надається вкладеною конструкцією, що використовується для збору даних. Дані виглядають приблизно так: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation 

У мене є два набори даних: Мій перший набір даних - це вартість інвестицій (у мільярдах доларів) за часом, кожен одиниця часу становить одну чверть з першого кварталу 1947 року. Час поширюється на 3 квартал 2002 року. Мій другий набір даних "є результатом перетворення значень інвестицій [першого набору даних] у …

11 r  self-study  data-visualization  autocorrelation 

Я намагаюся вирішити наступну вправу, але фактично не маю поняття, як почати це робити. У своїй книзі я знайшов якийсь код, який виглядає так, але це зовсім інша вправа, і я не знаю, як їх пов’язати з іншим. Як я можу почати моделювати прибуття та як дізнатися, коли вони закінчуються? …

11 r  monte-carlo  queueing 

Я розробляю програму прогнозування, мета якої - дозволити імпортеру прогнозувати попит на свою продукцію із своєї мережі клієнтів дистриб'юторів. Показники продажів є досить хорошим показником попиту, якщо існує достатня кількість запасів, щоб заповнити попит. Однак, коли товарний запас знижується до нуля (ситуація, яку ми прагнемо допомогти нашому клієнту уникнути), ми …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

Чому так, що генератори випадкових чисел, як runif()у R, не створюють однаковий результат кожного разу? Наприклад: X <- runif(100) X щоразу генерує різні результати. Яка причина щоразу створювати різні результати? Які функції функціонують у фоновому режимі для цього?

11 r  algorithms  random-generation  uniform 

Моє запитання засноване на цій відповіді, яка показала, яка lme4::lmerмодель відповідає двостороннім повторним заходам ANOVA: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated measures ANOVA: summary(aov(y~a*b+Error(subject/(a*b)), d[d$c == "1",])) # …

11 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Які доступні методи / реалізація в R / Python для відмови / вибору неважливих / важливих функцій у даних? Мої дані не …

11 r  feature-selection  python 

Одне загальне, що потрібно робити при аналізі головних компонентів (PCA) - це побудувати два навантаження один на одного для дослідження взаємозв'язків між змінними. У документі, що супроводжує пакет PLS R для регресії головних компонентів та регресії PLS, є інший графік, який називається графіком кореляційних навантажень (див. Рисунок 7 та сторінку …

11 r  pca  terminology  partial-least-squares  biplot 

У мене є щомісячний часовий ряд з втручанням, і я хотів би кількісно оцінити вплив цього втручання на результат. Я усвідомлюю, що серія досить коротка, і ефект ще не завершений. Дані cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, 2256L, 2401L, 3253L, 2881L, 2555L, …

11 r  regression  arima  intervention-analysis