Запитання з тегом «r»

Нещодавнє запитання щодо альтернатив логістичній регресії в R дало різноманітні відповіді, включаючи випадкові моделіForest, gbm, rpart, bayesglm та узагальнені моделі добавок. Які практичні та інтерпретаційні відмінності між цими методами та логістичною регресією? Які припущення вони роблять (або не роблять) щодо логістичної регресії? Чи підходять для тестування гіпотези? І т.д.

9 r  hypothesis-testing  logistic  random-forest 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 8 місяців тому . Це питання візуалізації даних. У мене є база даних, яка містить деякі дані, які постійно переглядаються (оновлення в Інтернеті). Який найкращий спосіб …

9 r  data-visualization 

У мене нерівномірно розташовані XTSчасові ряди (зі POSIXctзначеннями як тип індексу). Як я можу створити новий часовий ряд, відібраний з інтервалом, скажімо, 10 хвилин, але кожен момент моменту вирівнюється до кругового часу (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...) . Якщо момент перестановки не впаде точно на початкове значення серії, я хочу взяти …

9 r  time-series  sampling  unevenly-spaced-time-series 

Отже, у мене є 16 випробувань, в яких я намагаюся ідентифікувати людину з біометричної ознаки за допомогою дистанції Hamming. Мій поріг встановлено на 3,5. Мої дані нижче, і лише пробна версія 1 - справжнє Позитивне: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я оцінюю ефективність 5 різних методів для прогнозування певного бінарного результату (називаємо їх «Успіх» та «Невдача»). Дані виглядають так: Method Sample_Size Success Percent_Success 1 28 4 0.14 2 19 4 0.21 3 24 7 0.29 4 21 13 0.61 5 22 9 0.40 Я хотів би провести тест серед цих …

9 r  multiple-comparisons  permutation-test 

Заблокований . Це запитання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі не приймає нових відповідей чи взаємодій. Я маю на увазі щось подібне: запропонований набір даних для показу рішень: data(mtcars) plot(hclust(dist(mtcars)))

9 r  data-visualization  dendrogram 

Я маю проаналізувати факториальну конструкцію з п’ятьма чинниками (один з них вкладений в інший) та числовими відповідями. Я хотів би виконати непараметричну ANOVA, але, звичайно, я не можу використовувати ні тест Крускалла Уолліса, ні Фрідмана (я повторив заходи). Чи є в R команда або код, який міг би мені допомогти? …

9 r  anova  nonparametric 

Привітання, В даний час я роблю наступне в R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) Фрагмент резюме.csv: date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 …

9 r  time-series  data-visualization  entropy 

Передумови : Ізраїль (і загалом Близький Схід) наповнений протестами. Мені цікаво, коли дають картинку, щоб оцінити, скільки людей на цій картині (часто це зображення великої натовпу). Яке моделювання може запропонувати певне рішення цієї проблеми? (і, звичайно, чи можна це зробити з будь-яким пакетом з відкритим кодом. Скажіть, R?)

8 r  image-processing  pattern-recognition