Запитання з тегом «r»

У мене є набір 2-D даних, де я хочу знайти центри визначеної кількості центрів кіл ( ), які максимізують загальну кількість точок на заданій відстані ( ).NNNRRR наприклад, у мене є 10 000 точок даних і я хочу знайти центри кіл, які захоплюють якомога більше точок в радіусі . Заздалегідь …

10 r  clustering  distance 

survivalПакет в Rз'являєшся , щоб зосередитися на безперервні моделях виживання часу. Мені цікаво оцінити дискретний часовий варіант пропорційної моделі небезпеки, доповнюючої моделі журналу журналів. У мене досить проста модель виживання з простою правильною цензурою. Я знаю, що одним із способів оцінити цю модель є створення набору даних, який має окремий …

10 r  survival 

Хтось знає, як обчислити (або витягнути) важелі та відстані Кука для merоб’єкта класу (отриманого через lme4пакет)? Я хотів би побудувати їх для аналізу залишків.

10 r  mixed-model  linear-model  residuals  leverage 

Один із способів знайти точність моделі логістичної регресії за допомогою 'glm' - це знайти графік AUC. Як перевірити те саме для регресійної моделі, знайденої з змінною безперервної відповіді (family = 'gaussian')? Які методи використовуються для перевірки того, наскільки моя модель регресії відповідає даним?

10 r  regression  generalized-linear-model 

У мене виникають проблеми з розумінням синіх пунктирних ліній на наступному малюнку функції автокореляції: Чи міг би хтось дати мені просте пояснення, що вони мені кажуть?

10 r  time-series  autocorrelation 

Я хотів би знати, як правильно інтерпретувати графіки умовної щільності. Я вставив два нижче , що я створив в R з cdplot. Наприклад, чи вірогідність результату дорівнює 1, коли Var 1 дорівнює 150 приблизно 80%? Темно-сіра область - це та, яка умовна ймовірність Resultбуття дорівнює 1, правда? З cdplotдокументації: cdplot …

10 r  data-visualization  interpretation  conditional-probability  pdf 

В даний час я роблю аналіз на веб-сайті, який вимагає створити схему дерева рішень, яка показує ймовірний маршрут, який люди проходять, коли вони приходять на веб-сайт. Я маю справу з тим, data.frameякий показує шляхи всіх клієнтів до сайту, починаючи з домашньої сторінки. Наприклад, клієнт може піти таким шляхом: Homepage - …

10 r  probability  data-visualization  markov-process 

Припустимо, у мене є 10 учнів, які намагаються вирішити 20 задач з математики. Проблеми оцінюються правильними або неправильними (у лонгдатах), а результативність кожного учня може бути узагальнена за допомогою міри точності (у підданих). Моделі 1, 2 і 4 нижче, здається, дають різні результати, але я розумію, що вони роблять те …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

Лі та Лемео (с. 31, 2009) пропонують досліднику представити графіки, роблячи аналіз дизайну розриву регресії регресії (RDD). Вони пропонують таку процедуру: "... для деякої пропускної здатності , а для деякої кількості бункерів та зліва і справа від значення відсікання відповідно ідея полягає у побудові бункерів ( b k , b …

10 r  regression  data-visualization  stata  regression-discontinuity 

Один із запропонованих мною методів - переглянути графік обсипу та перевірити "ліктем", щоб визначити правильну кількість ПК для використання. Але якщо сюжет не зрозумілий, чи має R обчислення для визначення числа? fit <- princomp(mydata, cor=TRUE)

10 r  pca 

Основна проблема полягає в тому, що я не можу отримати подібні оцінки параметрів за допомогою EViews та R. З причин, яких я не знаю, мені потрібно оцінити параметри для певних даних за допомогою EViews. Це робиться шляхом вибору параметра NLS (нелінійні найменші квадрати) та використання наступної формули:indep_var c dep_var ar(1) …

10 r  autoregressive  software 

Я намагаюся встановити багатоваріантну (тобто множину реакцій) змішану модель R. Окрім пакунків ASReml-rта SabreRпакунків (для яких потрібне зовнішнє програмне забезпечення), здається, це можливо лише в MCMCglmm. У статті, що додається до MCMCglmmпакету (с. 6), Джаррод Хадфілд описує процес встановлення такої моделі, як переформатування декількох змінних відповідей в одну змінну довгого …

10 r  mixed-model  multivariate-analysis  lme4-nlme  multivariate-regression 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Я не отримую різниці між rfobject$importanceі importance(rfobject)в стовпці MeanDecreaseAccuracy. Приклад: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$importance setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini Sepal.Length 0.027078501 0.019418330 0.040497602 0.02898837 9.173648 Sepal.Width 0.008553449 0.001962036 0.006951771 0.00575489 2.472105 Petal.Length 0.313303381 0.291818815 0.280981959 0.29216790 41.284869 Petal.Width 0.349686983 0.318527008 0.270975757 0.31054451 46.323415 > …

10 r  random-forest  importance 

Структура даних > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 …

10 r  mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme