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`.

1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
3
Obliczanie wartości p za pomocą bootstrap z R
Korzystam z pakietu „boot”, aby obliczyć przybliżoną 2-stronną wartość p ładowania początkowego, ale wynik jest zbyt daleko od wartości p użycia t.test. Nie mogę zrozumieć, co zrobiłem źle w moim kodzie R. Czy ktoś może mi dać na to wskazówkę time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, 12,12,14,13,6,18,14,16,10,7,15,10) group=c(rep(1:2, each=12)) sleep = data.frame(time, group) …
3
Ostrożnie o szeregach czasowych z R.
Jeśli cofniesz się wstecz, do momentu, kiedy zacząłeś od analizy szeregów czasowych. O jakich narzędziach, pakietach R i zasobach internetowych chciałbyś wiedzieć? Chciałem zapytać, od czego zacząć? W szczególności, czy istnieją jakieś zasoby dla R, które naprawdę sprowadzają go do tego, kto jest „nowy” w analizie szeregów czasowych z R.
28 r  time-series 
26
Jakie pakiety R są najbardziej przydatne w codziennej pracy?
Duplikat wątku: Właśnie zainstalowałem najnowszą wersję R. Jakie pakiety powinienem uzyskać? Jakie są pakiety R , których nie wyobrażasz sobie w codziennej pracy z danymi? Proszę wymienić zarówno ogólne, jak i szczegółowe narzędzia. AKTUALIZACJA: Jak na 24.10.10 ggplot2wydaje się być zwycięzcą z 7 głosami. Inne wymienione pakiety więcej niż jeden …
28 r 
3
Jak radzić sobie z wielokoliniowością podczas wyboru zmiennych?
Mam zestaw danych z 9 ciągłymi zmiennymi niezależnymi. Staram się wybierać między tymi zmiennymi, aby dopasować model do jednego procentu (zależnej) zmiennej Score. Niestety wiem, że między kilkoma zmiennymi wystąpi poważna kolinearność. Próbowałem użyć stepAIC()funkcji w R do wyboru zmiennych, ale ta metoda, co dziwne, wydaje się wrażliwa na kolejność, …
4
Jak zrobić zmniejszenie wymiarów w R.
Mam macierz, w której (i, j) mówi mi, ile razy przeglądałem stronę j. Istnieje 27 000 osób i 95 000 stron. Chciałbym mieć garść „wymiarów” lub „aspektów” w przestrzeni stron, które odpowiadałyby zestawom stron często oglądanych razem. Moim ostatecznym celem jest wtedy, aby móc obliczyć, jak często przeglądałem strony, które …
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
4
Co jest nie tak z T-SNE vs PCA w redukcji wymiarów za pomocą R?
Mam macierz liczb zmiennoprzecinkowych 336 x 256 (336 genomów bakteryjnych (kolumny) x 256 znormalizowanych częstotliwości tetranukleotydowych (wiersze), np. Każda kolumna daje 1). Dobre wyniki uzyskuje się, gdy uruchamiam analizę przy użyciu analizy składników zasadniczych. Najpierw obliczam klastry kmeans na danych, a następnie uruchamiam PCA i koloruję punkty danych na podstawie …
27 r  pca  tsne 
2
W modelu wielopoziomowym, jakie są praktyczne implikacje oszacowania w porównaniu z niedoszacowaniem parametrów korelacji efektu losowego?
W modelu wielopoziomowym, jakie są praktyczne i związane z interpretacją implikacje oszacowania w porównaniu z niedoszacowaniem parametrów korelacji efektu losowego? Praktycznym powodem pytania jest to, że w ramce Lmer w R nie ma zaimplementowanej metody szacowania wartości p za pomocą technik MCMC, gdy dokonuje się szacunków w modelu korelacji między …
5
Przykładowe raporty analizy mieszanych modeli z wykorzystaniem lmerów w biologii, psychologii i medycynie?
Ponieważ ogólną zgodą wydaje się być stosowanie modeli mieszanych lmer()w R zamiast klasycznej ANOVA (z często cytowanych powodów, takich jak niezrównoważone projekty, skrzyżowane efekty losowe itp.), Chciałbym spróbować z moimi danymi. Martwię się jednak, że będę w stanie „sprzedać” to podejście mojemu przełożonemu (który w końcu oczekuje klasycznej analizy z …
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.