Запитання з тегом «r»

Чисельне отримання MLE з GLMM є складним, і, на практиці, я знаю, ми не повинні використовувати оптимізацію грубої сили (наприклад, використовуючи optimпростий спосіб). Але для власного навчального призначення я хочу спробувати це, щоб переконатися, що я правильно розумію модель (див. Код нижче). Я виявив, що завжди отримую суперечливі результати glmer(). …

37 r  maximum-likelihood  optimization  lme4-nlme 

Я хочу отримати інтервал прогнозування навколо прогнозування з lmer () моделі. Я знайшов певну дискусію з цього приводу: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq але вони, схоже, не враховують невизначеність випадкових ефектів. Ось конкретний приклад. Я скачу золоту рибку. У мене є дані про останні 100 гонок. Я хочу передбачити 101-й, беручи до уваги …

37 r  mixed-model  prediction  prediction-interval  lme4-nlme 

Я хочу припустити, що температура поверхні Балтійського моря однакова з року в рік, а потім описати це за допомогою функціональної / лінійної моделі. У мене була ідея просто ввести рік у вигляді десяткового числа (або число_місяць / 12) і дізнатися, якою повинна бути температура в цей час. Указавши функцію lm …

37 r  regression  time-series  lm 

Я створив логістичну регресію, де змінна результат вилікується після лікування ( Cureпроти No Cure). Усі пацієнти цього дослідження отримували лікування. Мене цікавить, чи пов’язаний діабет із цим результатом. У R мій результат логістичної регресії виглядає так: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family = binomial(link = "logit"), data = All_patients) …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

Я провів аналіз основних компонентів (PCA) з R, використовуючи дві різні функції ( prcompі princomp), і зауважив, що бали PCA відрізняються за ознакою. Як це може бути? Врахуйте це: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 [4,] -1.615837 0.7108631 [5,] -0.548879 0.3093389 [6,] 0.481756 …

37 r  pca  factor-analysis 

Я намагався відповідати моїм даними в різні моделі і з'ясував , що fitdistrфункція з бібліотеки MASSз Rдає мені , Negative Binomialяк найбільш підходяще. Тепер на сторінці wiki визначення задано як: Розподіл NegBin (r, p) описує ймовірність k провалів і r успіхів у k + r випробуваннях Бернуллі (p) з успіхом …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

Я використовував пакет карети в R для побудови прогнозних моделей для класифікації та регресії. Caret надає уніфікований інтерфейс для налаштування гіпер-параметрів моделі шляхом перехресної перевірки або обв'язки завантаження. Наприклад, якщо ви будуєте просту модель "найближчих сусідів" для класифікації, скільки сусідів слід використовувати? 2? 10? 100? Caret допомагає вам відповісти на …

37 r  time-series  cross-validation 

Тест Мантеля широко застосовується в біологічних дослідженнях для вивчення кореляції між просторовим розподілом тварин (положення в просторі) з, наприклад, їх генетичною спорідненістю, швидкістю агресії або яким-небудь іншим ознакою. Використовують безліч хороших журналів ( PNAS, поведінка тварин, молекулярна екологія ... ). Я сфабрикував деякі зразки, які можуть траплятися в природі, але …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

Зараз я використовую пакет Rme lme4 . Я використовую лінійні моделі змішаних ефектів із випадковими ефектами: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3 …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

EffectsПакет забезпечує дуже швидкий і зручний спосіб для побудови результатів лінійних моделей змішаного ефекту, отриманих через lme4пакет . У effectфункції обчислює довірчі інтервали (ДІ) дуже швидко, але , як заслуговують на довіру цих довірчі інтервали? Наприклад: library(lme4) library(effects) library(ggplot) data(Pastes) fm1 <- lmer(strength ~ batch + (1 | cask), Pastes) …

36 r  mixed-model  confidence-interval  effects  lme4-nlme 

Я намагаюся розібратися, який метод перехресної перевірки найкращий для моєї ситуації. Наступні дані - лише приклад для роботи над проблемою (в R), але мої реальні Xдані ( xmat) співвідносяться між собою і співвідносяться в різній мірі зі yзмінною ( ymat). Я надав код R, але моє питання не про R, …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

Я намагаюся створити поліном другого порядку, який підходить до деяких даних, які я маю. Скажімо, я задумав це ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Я отримав: Отже, придатність другого порядку працює досить добре. Я обчислюю це за допомогою R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) І я отримую: …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

У мене є дані з 3 груп біомаси водоростей ( AAA , , ), які містять неоднакові розміри вибірки ( , , ), і я хотів би порівняти, якщо ці групи з однієї популяції.BBBn A = 15 n B = 13 n C = 12CCCnA=15nA=15n_A=15nB=13nB=13n_B=13nC=12nC=12n_C=12 Одностороння ANOVA, безумовно, була б …

36 r  anova  data-transformation  heteroscedasticity 

plot(density(rexp(100)) Очевидно, вся щільність зліва від нуля являє собою зміщення. Я хочу узагальнити деякі дані для нестатистів, і хочу уникати запитань про те, чому невід’ємні дані мають щільність зліва від нуля. Ділянки призначені для перевірки рандомізації; Я хочу показати розподіл змінних за групами лікування та контролю. Розподіл часто є експоненціальними. …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

Я хочу використовувати регресію Лассо або хребта для моделі з більш ніж 50 000 змінних. Я хочу зробити це за допомогою програмного пакету в Р. Як я можу оцінити параметр усадки ( )?λλ\lambda Зміни: Ось цей момент я вирішив: set.seed (123) Y <- runif (1000) Xv <- sample(c(1,0), size= 1000*1000, …

36 r  lasso  ridge-regression  high-dimensional