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`.

4
Które zmienne wyjaśniają, które komponenty PCA i odwrotnie?
Korzystanie z tych danych: head(USArrests) nrow(USArrests) Mogę zrobić PCA w następujący sposób: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Mogę pobrać nowe komponenty otherPCA$scores oraz odsetek wariancji wyjaśniony przez składniki z summary(otherPCA) Ale co jeśli chcę wiedzieć, które zmienne są w większości wyjaśnione przez które główne składniki? I odwrotnie: czy np. PC1 lub …
2
Dlaczego lrtest () nie pasuje do anova (test = „LRT”)
Szukałem sposobów przeprowadzenia testu współczynnika wiarygodności w R, aby porównać pasowania modeli. Po raz pierwszy zakodowany to sam, a następnie znaleźć zarówno domyślną anova()funkcją, a także lrtest()w lmtestpakiecie. Kiedy jednak sprawdziłem, anova()zawsze produkuje nieco inną wartość p od pozostałych dwóch, mimo że parametr „test” jest ustawiony na „LRT”. Czy anova()faktycznie …
1
Czy regresja logistyczna glmnet może bezpośrednio obsługiwać zmienne czynnikowe (kategoryczne) bez potrzeby zmiennych zastępczych? [Zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 3 lata temu . Buduję regresję logistyczną w R za pomocą metody LASSO z funkcjami cv.glmnetwyboru lambdai glmnetdla ostatecznego modelu. Znam już wszystkie wady związane …
1
Jak interpretować autokorelację
Obliczyłem autokorelację na danych szeregów czasowych wzorców ruchu ryby na podstawie jej pozycji: X ( x.ts) i Y ( y.ts). Korzystając z R, uruchomiłem następujące funkcje i stworzyłem następujące wykresy: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) Moje pytanie brzmi: jak interpretować te wykresy? Jakie informacje są potrzebne do zgłoszenia jakiegokolwiek wzoru? Przeglądałem internet i …
1
W jaki sposób efekty losowe z tylko 1 obserwacją wpłyną na uogólniony liniowy model mieszany?
Mam zestaw danych, w którym zmienna, której chciałbym użyć jako efektu losowego, ma tylko jedną obserwację dla niektórych poziomów. Opierając się na odpowiedziach na poprzednie pytania, stwierdziłem, że w zasadzie może być w porządku. Czy mogę dopasować model mieszany do obiektów, które mają tylko 1 obserwację? Model przechwytuje losowo - …
3
Jaki rozkład ma odwrotny normalny CDF zmiennej losowej beta?
Załóżmy, że definiujesz: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) gdzie jest odwrotnością CDF standardowego rozkładu normalnego .Φ−1Φ−1\Phi^{-1} Moje pytanie brzmi: czy istnieje prosty rozkład, za którym podąża , czy może przybliżać ? YYYYYYPytam, ponieważ mam silne podejrzenie oparte na wynikach symulacji (pokazanych poniżej), że zbiega się do rozkładu normalnego, gdy i są wysokie, …
2
Różne wyniki z randomForest za pomocą karetki i podstawowego pakietu randomForest
Jestem trochę zdezorientowany: w jaki sposób wyniki wyszkolonego Modelu za pomocą karetki mogą różnić się od modelu w oryginalnym opakowaniu? Czytałem, czy wstępne przetwarzanie jest potrzebne przed prognozowaniem przy użyciu FinalModel z RandomForest z pakietem Caret? ale nie używam tutaj żadnego przetwarzania wstępnego. Trenowałem różne Losowe Lasy, używając pakietu Caret …
1
Od exp (współczynników) do ilorazu szans i ich interpretacji w regresji logistycznej z czynnikami
Przeprowadziłem liniową regresję akceptacji na studia w porównaniu z wynikami SAT i pochodzeniem rodzinnym / etnicznym. Dane są fikcyjne. Jest to kontynuacja wcześniejszego pytania, na które już udzielono odpowiedzi. Pytanie skupia się na zbieraniu i interpretacji ilorazów szans, gdy pomija się wyniki SAT dla uproszczenia. Zmienne to Accepted(0 lub 1) …
14 r  regression  logistic 
3
Jak obliczyć nakładanie się między gęstościami prawdopodobieństwa empirycznego?
Szukam metody do obliczenia obszaru nakładania się dwóch oszacowań gęstości jądra w R, jako miary podobieństwa między dwiema próbkami. Aby to wyjaśnić, w poniższym przykładzie musiałbym określić ilościowo obszar pokrywającego się regionu fioletowo: library(ggplot2) set.seed(1234) d <- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, 0, 3))) ggplot(d, aes(value, fill=variable)) + geom_density(alpha=.4, …
3
Ważenie najnowszych danych w modelu Losowy las
Trenuję model klasyfikacyjny z Random Forest, aby rozróżnić 6 kategorii. Moje dane transakcyjne zawierają około 60 000 obserwacji i 35 zmiennych. Oto przykład, jak to w przybliżeniu wygląda. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 | 2013-04-01 | 12 | US | group1 | |222 | 2013-04-12 | 6 | PNG …
3
Czy mogę zrekonstruować rozkład normalny na podstawie wielkości próbki oraz wartości minimalnych i maksymalnych? Mogę użyć punktu środkowego do określenia średniej
Wiem, że to może być trochę ryzykowne statystycznie, ale to mój problem. Mam wiele danych zakresu, to znaczy minimalną, maksymalną i wielkość próbki zmiennej. Dla niektórych z tych danych mam również średnią, ale nie wiele. Chcę porównać te zakresy ze sobą, aby obliczyć zmienność każdego zakresu, a także porównać średnie. …
3
Zrozumienie pasma ufności z regresji wielomianowej
Próbuję zrozumieć wynik, który widzę na poniższym wykresie. Zwykle używam Excela i otrzymuję linię regresji liniowej, ale w poniższym przypadku używam R i otrzymuję regresję wielomianową z poleceniem: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) + geom_point() + geom_smooth() Więc moje pytania sprowadzają się do tego: Co to jest szary obszar (strzałka nr 1) wokół …
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.