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
Interpretowanie plot.lm ()
Miałem pytanie dotyczące interpretacji wykresów generowanych przez wykres (lm) w R. Zastanawiałem się, czy moglibyście mi powiedzieć, jak interpretować wykresy położenia skali i wykresy rezydualne dźwigni? Wszelkie uwagi będą mile widziane. Zakłada podstawową wiedzę na temat statystyki, regresji i ekonometrii.
1
Skrzyżowane i zagnieżdżone efekty losowe: czym się różnią i jak są poprawnie określone w lme4?
Oto jak zrozumiałem zagnieżdżone vs. skrzyżowane efekty losowe: Zagnieżdżone efekty losowe występują, gdy niższy współczynnik poziomu pojawia się tylko w określonym poziomie współczynnika wyższego poziomu. Na przykład uczniowie w ramach klas w ustalonym momencie. W lme4Myślałem, że reprezentują losowe efekty dla zagnieżdżonych danych w jednym z dwóch równoważnych sposobów: (1|class/pupil) …
2
Jak bardzo powinniśmy się bać ostrzeżeń o konwergencji w lme4
Jeśli ponownie dopasowujemy się do blasku, możemy otrzymać ostrzeżenie, które mówi nam, że model ma trudności z konwergencją ... np. >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) innym sposobem sprawdzenia zbieżności omówionym w tym wątku przez …
4
Jak wybrać bibliotekę nlme lub lme4 R dla modeli efektów mieszanych?
Muszę zmieścić kilka modeli efektów mieszanych (zwłaszcza modele wzdłużny) używając lme4w Rale chciałby naprawdę opanować modeli i kod, który jedzie z nimi. Zanim jednak zanurzę się obiema stopami (i kupię książki), chcę mieć pewność, że uczę się odpowiedniej biblioteki. Przyzwyczaiłem lme4się do tej pory, ponieważ po prostu uważałem, że jest …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
3
Najlepszy sposób na zaprezentowanie losowego lasu w publikacji?
Używam algorytmu losowego lasu jako solidnego klasyfikatora dwóch grup w badaniu mikromacierzy z tysiącami funkcji. Jaki jest najlepszy sposób przedstawienia losowego lasu, aby było wystarczająco dużo informacji, aby można go było odtworzyć w formie papierowej? Czy istnieje metoda kreślenia w R, która faktycznie drukuje drzewo, jeśli istnieje niewielka liczba funkcji? …
2
Metody ponownego próbkowania / symulacji: monte carlo, bootstrapping, jackknifing, cross-validation, testy randomizacji i testy permutacji
Próbuję zrozumieć różnicę między różnymi metodami ponownego próbkowania (symulacja Monte Carlo, ładowanie parametryczne, ładowanie nieparametryczne, podnoszenie, walidacja krzyżowa, testy randomizacji i testy permutacji) i ich implementacja w moim kontekście przy użyciu R. Powiedzmy, że mam następującą sytuację - chcę wykonać ANOVA ze zmienną Y ( Yvar) i zmienną X ( …
15
Kompletne merytoryczne przykłady odtwarzalnych badań z wykorzystaniem R.
Pytanie: Czy są jakieś dobre przykłady powtarzalnych badań z wykorzystaniem R, które są bezpłatnie dostępne online? Idealny przykład: W szczególności idealne przykłady zapewniłyby: Surowe dane (i najlepiej metadane wyjaśniające dane), Cały kod R, w tym import danych, przetwarzanie, analizy i generowanie danych wyjściowych, Sweave lub inne podejście do łączenia ostatecznego …
8
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …
4
Jaka jest różnica między funkcjami R prcomp i princomp?
Porównałem ?prcompi ?princompznalazłem coś na temat analizy głównego składnika w trybie Q i R (PCA). Ale szczerze mówiąc - nie rozumiem tego. Czy ktoś może wyjaśnić różnicę, a może nawet wyjaśnić, kiedy zastosować?
69 r  pca 
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.