Запитання з тегом «r»

У мене є деякі дані в R, які зберігаються в списку. Подумайте d <- c(1,2,3,4) хоча це не мої дані. Якщо я тоді ввійду в команду plot(density(d, kernel="gaussian", width=1)) то я отримую оцінку щільності ймовірності ядра, де ядро ​​є нормальним. Якщо я заміню 1 на інші цифри, звичайно картинка змінюється. …

10 r  kernel-smoothing 

Я хотів би отримати графічне зображення співвідношень у зібраних нами статтях, щоб легко вивчити зв’язки між змінними. Раніше я малював (безладний) графік, але зараз у мене занадто багато даних. В основному, у мене є таблиця з: [0]: назва змінної 1 [1]: назва змінної 2 [2]: значення кореляції "Загальна" матриця неповна …

10 r  data-visualization  correlation 

ОНОВЛЕННЯ: тепер caret використовується foreachвнутрішньо, тому це питання вже не є актуальним. Якщо ви можете зареєструвати робочий паралельний бекенд для foreach, caret буде використовувати його. У мене є пакет caret для R, і мені цікаво використовувати trainфункцію для перехресної перевірки моїх моделей. Однак я хочу прискорити роботу, і, здається, каре …

10 r  parallel-computing 

Я закінчую аналіз на великому наборі даних. Я хотів би взяти лінійну модель, використану в першій частині роботи, і перевстановити її за допомогою лінійної змішаної моделі (LME). LME був би дуже схожим за винятком того, що одна із змінних, що використовуються в моделі, буде використовуватися як випадковий ефект. Ці дані …

10 r  regression  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

Скажімо, я регресую Y на X1 і X2, де X1 - числова змінна, а X2 - коефіцієнт з чотирма рівнями (A: D). Чи є спосіб записати функцію лінійної регресії, lm(Y ~ X1 + as.factor(X2))щоб я міг вибрати певний рівень X2 - скажімо, B - як базовий?

10 r 

Тут питання новачків. В даний час я виконую непараметричну регресію, використовуючи пакет np в Р. У мене є 7 особливостей і за допомогою підходу грубої сили я визначив найкращий 3. Але незабаром у мене буде набагато більше 7 функцій! Моє питання - які найкращі в даний час методи вибору особливостей …

10 r  machine-learning  nonparametric  feature-selection 

Як я повинен синтаксисувати rmaфункцію з пакету metafor , щоб отримати результати на наступному прикладі реального життя невеликого мета-аналізу? (випадковий ефект, підсумкова статистика SMD) study, mean1, sd1, n1, mean2, sd2, n2 Foo2000, 0.78, 0.05, 20, 0.82, 0.07, 25 Sun2003, 0.74, 0.08, 30, 0.72, 0.05, 19 Pric2005, 0.75, 0.12, 20, 0.74, …

10 r  meta-analysis 

Мені потрібно намалювати складну графіку для візуального аналізу даних. У мене є 2 змінні та велика кількість випадків (> 1000). Наприклад (число 100, якщо зробити дисперсію менш "нормальною"): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) Мені потрібно побудувати необроблені дані з розміром точки, що відповідають відносній частоті …

10 r  data-visualization  regression 

Я запускаю симуляцію на R та кластер комп’ютерів і маю наступну проблему. На кожному з X комп’ютерів я запускаю: fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) Є 32 комп’ютери, кожен з яких має 16 ядер. Однак приблизно 2% випадкових чисел однакові. Які стратегії ви б прийняли, щоб …

10 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

Мені важко зрозуміти один або два аспекти пакета кластерів. Я уважно слідкую за прикладом Quick-R , але не розумію одного чи двох аспектів аналізу. Я включив код, який я використовую для цього конкретного прикладу. ## Libraries library(stats) library(fpc) ## Data mydata = structure(list(a = c(461.4210925, 1549.524107, 936.42856, 0, 0, 0, …

10 r  clustering 

Це питання може звучати дуже широко, але ось що я шукаю. Я знаю, що існує багато чудових книг про економетричні методи, і багато чудових статей про економетричні методи. Існують навіть відмінні відтворювані приклади економетрики, як описано в цьому перекладеному питанні . Насправді приклади в цьому питанні дуже близькі до того, …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

Я розглядаю побудова інтерфейсів MATLAB і R для Ross Куінланом «s C5.0 (для тих , хто не знайомий з ним, C5.0 є алгоритм дерева рішень і пакет програмного забезпечення, розширення C4.5 ), і я намагаюся зрозуміти компоненти, які мені потрібно було б написати. Єдина документація, яку я знайшов для C5.0, …

10 r  machine-learning  matlab 

Я читав опис регресії хребта у прикладних лінійних статистичних моделях , розділ 5. Ед. 11. Регресія хребта виконується за наявними тут даними жирових речовин . Підручник відповідає результату в SAS, де зворотні перетворені коефіцієнти наведені в пристосованій моделі як: Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3 Y=-7.3978+0.5553X_1+0.3681X_2-0.1917X_3 Це показано в SAS як: proc reg data = …

10 r  sas  ridge-regression 

Чи існує спосіб побудови лінії регресії подібної кускової моделі, крім використання linesдля побудови кожного сегмента окремо, або використання geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0 plot(sqft,price) abline(reg = model) Warning message: In abline(reg = model) : …

10 r  data-visualization  regression 

У мене є набір даних з великою кількістю нулів, який виглядає приблизно так: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Я хотів би намалювати лінію за її щільністю, але density()функція використовує рухоме вікно, яке обчислює негативні значення x. lines(density(x), col = 'grey') Є density(... from, to)аргументи, але вони, здається, лише …

10 r  probability  kde