Запитання з тегом «r»

У mgcvпакеті Rє дві функції для встановлення тензорних взаємодій між продуктами: te()і ti(). Я розумію основний розподіл праці між двома (встановлення нелінійної взаємодії проти декомпозиції цієї взаємодії на основні ефекти та взаємодію). Чого я не розумію, це чому te(x1, x2)і ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)може давати (трохи) різні результати. …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Мені цікаво, як я можу імітувати зразок n часу життя дистрибуції Вейбулла, що включає спостереження правого цензури типу I. Наприклад, давайте n = 3, форма = 3, шкала = 1, коефіцієнт цензури = .15, і час цензури = .88. Я знаю, як генерувати зразок Вейбулла, але не знаю, як генерувати …

11 r  survival  simulation  random-generation 

У мене є кадр даних, який містить значення в 4 стовпцях: Наприклад: ID, price, click count,rating Що я хотів би зробити, це "розділити" цей кадр даних на N різних груп, де кожна група матиме рівну кількість рядків з однаковим розподілом атрибутів ціни, кількості кліків та рейтингів. Будь-яка порада дуже вдячна, …

11 r  distributions 

Я виконую декілька лінійних регресій нижче в R, щоб передбачити прибуток на керований фонд. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Тут лише GRI та MBA є двійковими / дихотомічними предикторами; решта предикторів безперервні. Я використовую цей код для створення залишкових графіків для бінарних змінних. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, data=rawdata), col="red") # regression line …

11 r  multiple-regression  categorical-data  heteroscedasticity  residuals 

Моя ситуація: невеликий розмір зразка: 116 двійкова змінна результат довгий список пояснювальних змінних: 44 пояснювальні змінні не надходили з моєї голови; їх вибір ґрунтувався на літературі. більшість випадків у вибірці та більшість змінних мають відсутні значення. Вибраний підхід до вибору функцій: LASSO Пакет glmnet R не дозволить мені запустити програму …

11 r  spss  lasso  data-imputation 

Я відтворюю приклад із узагальнених, лінійних та змішаних моделей . Мій MWE нижче: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

Я хотів би перевірити, Rчи відповідають мої дані нормальним журналом чи дистрибутивом Pareto. Як я міг це зробити? Можливо, ks.testміг би мені допомогти це зробити, але як я можу отримати параметри αα\alpha і кkk для розподілу Парето для своїх даних?

11 r  regression  distributions  lognormal  pareto-distribution 

Я не знаю, як називаються такі сюжети, і тому я просто дав це питання дурною назвою. Скажімо, я маю впорядкований набір даних наступним чином 4253 4262 4270 4383 4394 4476 4635 ... Кожне число відповідає кількості повідомлень, які певний користувач внесли на веб-сайт. Я емпірично досліджую явище "нерівності участі", визначене …

11 r  distributions  data-visualization 

Яке значення t valueі Pr(>|t|)при використанні summary()функції на лінійній регресійній моделі в R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

Щодо зважування балів схильності (IPTW) під час моделювання пропорційного ризику Кокса даних про виживання часу до події: У мене є потенційні дані реєстру, де нам цікаво переглянути ефект від лікування ліками, які в більшості випадків пацієнти вже приймали на початковому рівні. Тому я не впевнений, як найкраще проаналізувати дані. Потенційно, …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Я займаюся дослідженнями в області функціональної реакції кліщів. Я хотів би зробити регресію для оцінки параметрів (швидкість атаки та час обробки) функції Роджерса типу II. У мене є набір даних про вимірювання. Як я можу найкращим чином визначити людей, що вижили? Для моєї регресії я використовую наступний скрипт у R …

11 r  outliers  nonlinear-regression 

Я використовую Neuralnet в R, щоб побудувати мережу NN з 14 входами і одним виходом. Я будую / треную мережу кілька разів, використовуючи одні й ті ж вхідні дані навчання та ті ж мережеві архітектури / налаштування. Після створення кожної мережі я використовую її на окремому наборі тестових даних для …

11 r  machine-learning  neural-networks 

У мене є часовий ряд даних з N = 14 підрахунків у кожний момент часу, і я хочу обчислити коефіцієнт Джіні та стандартну помилку для цієї оцінки в кожний момент часу. Так як у мене є лише N = 14 підрахунків у кожній точці часу, я продовжував обчислення дисперсії джек-ножа, …

11 r  variance  econometrics  resampling  gini 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 7 років тому . Я хотів би перетворити змінну коефіцієнта в числову, але as.numericне очікує ефекту. Нижче я отримую підсумкову статистику числової версії змінної на основі …

11 r  data-transformation 

Мені здається, що для вибору правильних статистичних інструментів я повинен спочатку визначити, чи є мій набір даних дискретним чи безперервним. Не могли б ви заучити мене, як я можу перевірити, чи дані дискретні чи безперервні з R?

11 r  continuous-data  discrete-data