Запитання з тегом «r»

Чи можливо зробити аналіз потужності для двостороннього тесту Колмогорова Смірнова в R? Я перевіряю, чи відрізняються два емпіричні розподіли за допомогою ks.test (), і хочу додати аналіз потужності. Я не зміг знайти вбудований аналіз потужності для тестів на KS в Р. Будь-які пропозиції? Редагувати : це випадкові згенеровані розподіли, які …

10 r  power-analysis  kolmogorov-smirnov 

Я використовую формулу баєсівського тестування ab для того, щоб обчислити результати тесту АВ за методологією Байєса. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} де αAαA\alpha_A в одному плюс кількість успіхів для A βAβA\beta_A в один плюс кількість відмов для A αBαB\alpha_B в один плюс кількість успіхів для B βBβB\beta_B …

10 r  bayesian  ab-test 

Я аналізую деякі поведінкові дані, використовуючи, lme4в Rосновному дотримуючись чудових навчальних посібників Bodo Winter , але я не розумію, чи правильно обробляю взаємодію. Гірше, що ніхто більше не бере участь у цьому дослідженні, не використовує змішаних моделей, тому я трохи похитнувся, коли потрібно переконатися, що все правильно. Замість того, щоб …

10 r  mixed-model  p-value  lme4-nlme 

Я роблю аналіз часових рядів за допомогою Р. Я повинен розкласти свої дані на тренд, сезонну та випадкову складові. У мене є дані за тиждень протягом 3 років. Я знайшов дві функції в R - stl()і decompose(). Я читав, що stl()не годиться для мультиплікативного розкладання. Хтось може мені сказати, в …

10 r  time-series 

З Quick-R Роберта Кабакоффа у мене є # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, …

10 r  regression  p-value  bootstrap 

Двопробне порівняння пропорцій, оцінка розміру вибірки: R проти Stata Я отримав різні результати щодо розмірів вибірки: В Р power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Результат: н = 160,7777н=160.7777n = 160.7777 (так 161) для кожної групи. У штаті sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) Результат: для …

10 r  stata  sample-size  power-analysis  jmp 

Я не знайшов жодної літератури щодо застосування випадкових лісів до MNIST, CIFAR, STL-10 тощо. Тому я подумав, що спробував би їх з інваріантним перестановкою MNIST. У R я спробував: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Це тривало протягом 2 годин і отримало 2,8% тестової помилки. Я також спробував scikit-learn , с …

10 r  machine-learning  classification  random-forest  scikit-learn 

У наступному коді я здійснюю логістичну регресію на згрупованих даних за допомогою glm та "від руки" за допомогою mle2. Чому функція logLik в R дає мені ймовірність журналу logLik (fit.glm) = - 2.336, що відрізняється від одного logLik (fit.ml) = - 5.514, який я отримую вручну? library(bbmle) #successes in first …

10 r  self-study  generalized-linear-model 

Я намагаюся використовувати SMOTE для виправлення дисбалансу в моїй проблемі класифікації класів. Хоча SMOTE чудово працює на наборі даних райдужної оболонки відповідно до довідкового документа SMOTE, він не працює на подібному наборі даних. Ось як виглядають мої дані Зауважте, у ньому є три класи зі значеннями 1, 2, 3. > …

10 r  classification  unbalanced-classes  oversampling 

У мене є такі моделі: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 …

10 r  mixed-model  aic 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

У мене виникають проблеми з визначенням помилок для двосторонніх повторних заходів ANOVA в Р. Мої дані складаються з оцінок щільності деревини для трьох радіальних положень (внутрішнього, середнього та зовнішнього) уздовж ядра, витягнутого з дерева. Всього існує 20 видів дерев, 6 особин кожного виду та по два ядра з кожного дерева. …

10 r  anova  repeated-measures 

Я відчуваю себе переповненим після спроби зануритися в літературу про те, як запустити мішаний аналіз моделі після його використання з використанням AIC для вибору найкращої моделі чи моделі. Я не думаю, що мої дані є настільки складними, але я шукаю підтвердження того, що те, що я зробив, є правильним, а …

10 r  lme4-nlme  random-effects-model  aic 

Що відбувається, коли ви не маєте уявлення про розподіл параметрів? Який підхід ми повинні використовувати? Більшу частину часу ми прагнемо підкреслити, якщо певна змінна має який-небудь вплив на наявність / відсутність певного виду, і змінна приймається чи ні відповідно до значення змінної. Це означає, що більшість випадків ми не замислюємось …

10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

Мої запитання стосуються GAM в пакеті mgcv R. Через невеликий розмір вибірки я хочу визначити помилку передбачення за допомогою перехресної валідації "вихід-один-вихід". Це розумно? Чи є пакет або код, як я можу це зробити? errorest()Функція в ipred пакеті не працює. Простий набір тестів: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=2) b<-gam(y~s(x0)+s(x1)+s(x2)+s(x3),data=dat) summary(b) …

10 r  cross-validation  gam  mgcv