Запитання з тегом «r»

Мені підходить модель змішаних ефектів із терміном сплайна в додатку, де тенденція з часом є криволінійною. Однак те, що я хотів би оцінити, - чи виникає крива-лінійна тенденція через індивідуальне відхилення від лінійності, чи це вплив на рівні групи, який робить груповий рівень придатним, здається криволінійним. Я наводжу відтворювальний приклад, …

9 r  splines  lme4-nlme 

Я новачок, що підтримую векторні машини. Коротке пояснення svmФункція з e1071пакету в R пропонує різні варіанти: C-класифікація ну-класифікація однокласифікація (для виявлення новинок) eps-регресія ну-регресія Які інтуїтивні відмінності між п'ятьма типами? Який слід застосувати в якій ситуації?

9 r  classification  svm  e1071 

Скажімо, у мене є дані, які мають певну невизначеність. Наприклад: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 Характер невизначеності може бути, наприклад, повторними вимірюваннями або експериментами, або невизначеністю вимірювального приладу, наприклад. Я хотів би прилаштувати криву до неї, використовуючи R, те, що зазвичай я б …

9 r  least-squares  error-propagation 

Оскільки звичайна помилка лінійної регресії зазвичай задається для змінної реакції, мені цікаво, як отримати довірчі інтервали в іншому напрямку - наприклад, для перехоплення x. Я вмію уявити, що це може бути, але я впевнений, що для цього повинен бути простий спосіб. Нижче наводиться приклад в R, як це візуалізувати: set.seed(1) …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Чи може хто-небудь сказати мені, чому я отримую різні результати від Rзважених найменших квадратів та ручного рішення за допомогою матриці ? Зокрема, я намагаюся вручну вирішити , де - діагональна матриця на вагах, - матриця даних, - відповідь вектор. WAx=WbWAx=Wb\mathbf W \mathbf A\mathbf x=\mathbf W \mathbf bWW\mathbf WAA\mathbf Abb\mathbf b …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Моє запитання коротко: чи існують методи покращити час роботи R MICE (внесення даних)? Я працюю з набором даних (30 змінних, 1,3 мільйона рядків), який містить (цілком випадково) відсутні дані. Близько 8% спостережень у приблизно 15 із 30 змінних містять НС. Для того щоб імпулювати відсутні дані, я виконую функцію MICE, …

9 r  multiple-imputation  mice 

Як надати більше ваги останнім спостереженням в R? Я вважаю це запитанням чи бажанням, але мені важко зрозуміти, як саме це здійснити. Я намагався багато шукати для цього, але не можу знайти хорошого практичного прикладу. У моєму прикладі я мав би великий набір даних із часом. Хочу сказати, застосувати якесь …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Використовуючи R на деяких даних і намагаючись зрозуміти, чи є мої дані гетероскедастичними, я знайшов дві реалізації тесту Брейша-Язичника , bptest (пакет lmtest) і ncvTest (пакетний автомобіль). Однак вони дають різні результати. Яка різниця між ними? Коли слід вибрати те чи інше? > model <- lm(y ~ x) > bp …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

Я намагаюся згрупувати різні набори даних, використовуючи непідтримувані алгоритми (кластеризація). Проблема полягає в тому, що у мене багато особливостей (~ 500) і невелика кількість справ (200-300). Поки що я займався лише проблемами з класифікацією, для яких я завжди мав дані як навчальні набори. Там я використав деякий критерій (тобто випадковий.форест.важливість …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

Я намагаюся перетворити свій факторний стовпчик на фіктивні змінні: str(cards$pointsBin) # Factor w/ 5 levels ".lte100",".lte150",..: 3 2 3 1 4 4 2 2 4 4 ... labels <- model.matrix(~ pointsBin, data=cards) head(labels) # (Intercept) pointsBin.lte150 pointsBin.lte200 pointsBin.lte250 pointsBin.lte300 # 741 1 0 0 0 0 # 407 1 1 …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

Проблема Я хотів би зробити якийсь висновок у системі, аналогічній тому, щоб померти з невідомою кількістю сторін. Штамп прокочується кілька разів, після чого я хотів би зробити розподіл ймовірності за параметром, відповідним кількості сторін, що має штамб, θ. Інтуїція Якщо після 40 рулонів ви спостерігали 10 червоних, 10 блюзових, 10 …

9 r  probability  bayesian  jags 

Я використовую lmer в R, щоб перевірити вплив умови ( cond) на деякий результат. Ось деякі складені дані, де s є предметом ідентифікатора і a, bі cє умовами. library("tidyr") library("dplyr") set.seed(123) temp <- data.frame(s = paste0("S", 1:30), a = rnorm(30, -2, 1), b = rnorm(30, -3, 1), c = rnorm(30, …

9 r  lme4-nlme  contrasts 

У мене є щомісячні дані з 1993 по 2015 рік і я б хотів зробити прогнозування цих даних. Я використовував пакет tsoutliers для виявлення людей, що втратили життя, але я не знаю, як продовжувати прогнозувати свій набір даних. Це мій код: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Це мій вихід із пакета tsoutliers ARIMA(0,1,0)(0,0,1)[12] …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Я не зовсім впевнений, що саме VectorSource та VCorpus є у пакеті 'tm'. Документація щодо них незрозуміла, може хтось змусить мене зрозуміти простими словами?

9 r  text-mining 

Наступна багаторівнева логістична модель з однією пояснювальною змінною на рівні 1 (індивідуальний рівень) та однією пояснювальною змінною на рівні 2 (рівень групи): logit (pi j) =π0 j+π1 jхi j… ( 1 )logit(pij)=π0j+π1jхij…(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01zj+у0 j… ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+у0j…(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 j=γ10+γ11zj+у1 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+у1j…(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) де, залишки на …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis