Pytania otagowane jako r

Użyj tego znacznika w przypadku każdego * pytania na temat *, które (a) obejmuje `R` jako krytyczną część pytania lub oczekiwaną odpowiedź, a (b) nie jest * tylko * o tym, jak używać` R`.

3
Jak się dowiedzieć, czy szereg czasowy jest stacjonarny czy niestacjonarny?
Używam R, szukałem w Google i dowiedział się, że kpss.test(), PP.test()iadf.test() są wykorzystywane wiedzieć o stacjonarności szeregów czasowych. Ale nie jestem statystykiem, który potrafi interpretować swoje wyniki > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > kpss.test(b$V1) KPSS Test …
6
Wykres liniowy ma zbyt wiele linii, czy jest lepsze rozwiązanie?
Próbuję przedstawić liczbę działań użytkowników (w tym przypadku „polubień”) w czasie. Mam więc „liczbę działań” jako moją oś y, moją oś x to czas (tygodnie), a każda linia reprezentuje jednego użytkownika. Mój problem polega na tym, że chcę spojrzeć na te dane dla zestawu około 100 użytkowników. Wykres liniowy szybko …
3
Jak dobrze R skaluje się do zadań klasyfikacji tekstu? [Zamknięte]
Próbuję przyspieszyć z R. W końcu chcę używać bibliotek R do klasyfikacji tekstu. Zastanawiałem się tylko, jakie są ludzkie doświadczenia w odniesieniu do skalowalności języka R, jeśli chodzi o klasyfikację tekstu. Prawdopodobnie napotkam dane o dużych wymiarach (~ 300 tys. Wymiarów). Patrzę na wykorzystanie SVM i Random Forest w szczególności …
2
Interpretacja dwupłatów w analizie głównych składników
Natknąłem się na ten przyjemny samouczek: Podręcznik analiz statystycznych przy użyciu R. Rozdział 13. Analiza głównych składników: Olimpijski heptathlon na temat tego, jak robić PCA w języku R. Nie rozumiem interpretacji rysunku 13.3: Planuję więc pierwszy wektor własny vs drugi wektor własny. Co to znaczy? Załóżmy, że wartość własna odpowiadająca …
1
W jaki sposób centrowanie wpływa na PCA (w przypadku SVD i rozkładu własnego)?
Jaką różnicę ma centrowanie (lub odznaczanie) danych w przypadku PCA? Słyszałem, że ułatwia to matematykę lub zapobiega zdominowaniu pierwszego komputera przez zmienne, ale wydaje mi się, że nie byłem jeszcze w stanie zrozumieć tej koncepcji. Na przykład najlepsza odpowiedź tutaj W jaki sposób centrowanie danych pozbywa się przechwytywania w regresji …
30 r  pca  svd  eigenvalues  centering 
3
Którego współczynnika inflacji wariancji powinienem używać: lub ?
Próbuję interpretować czynniki inflacji wariancji za pomocą viffunkcji w pakiecie R car. Funkcja drukuje zarówno uogólniony i . Zgodnie z plikiem pomocy ta ostatnia wartośćVIFVIF\text{VIF}GVIF1 / ( 2 ⋅ df )GVIF1/(2)⋅df)\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})} Aby dopasować się do wymiaru elipsoidy ufności, funkcja wypisuje również GVIF ^ [1 / (2 * df)], gdzie df …
5
Co oznacza głębokość interakcji w GBM?
Miałem pytanie dotyczące parametru głębokości interakcji w gbm w R. To może być pytanie nooba, za które przepraszam, ale w jaki sposób parametr, który moim zdaniem oznacza liczbę węzłów końcowych w drzewie, zasadniczo wskazuje X-way interakcja między predyktorami? Próbuję zrozumieć, jak to działa. Dodatkowo dostaję całkiem różne modele, jeśli mam …
5
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
1
Jak obliczane są standardowe błędy dla dopasowanych wartości z regresji logistycznej?
Kiedy przewidujesz dopasowaną wartość z modelu regresji logistycznej, w jaki sposób obliczane są standardowe błędy? Mam na myśli dopasowane wartości , a nie współczynniki (które obejmują matrycę informacji Fishera). Dowiedziałem się tylko, jak uzyskać liczby R(np. Tutaj na r-help lub tutaj na Stack Overflow), ale nie mogę znaleźć wzoru. pred …
1
Wybór funkcji i model z glmnetem na danych metylacji (p >> N)
Chciałbym użyć GLM i elastycznej sieci, aby wybrać te istotne cechy + zbudować model regresji liniowej (tj. Zarówno przewidywanie, jak i zrozumienie, więc lepiej byłoby pozostawić stosunkowo niewiele parametrów). Wyjście jest ciągłe. To genów na przypadków. Czytałem o pakiecie, ale nie jestem w 100% pewien kroków, które należy wykonać:200002000020000505050glmnet Wykonaj …
2
Oblicz macierz przejścia (Markov) w R.
Czy istnieje sposób w R (funkcja wbudowana) do obliczenia macierzy przejścia dla łańcucha Markowa na podstawie zestawu obserwacji? Na przykład biorąc zestaw danych jak poniżej i obliczyć macierz przejścia pierwszego rzędu? dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100, replace=TRUE)))
29 r  markov-process 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.