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
Dopasowanie modeli wielopoziomowych do złożonych danych pomiarowych w języku R.
Szukam porady, w jaki sposób analizować złożone dane ankietowe za pomocą modeli wielopoziomowych w R. Użyłem surveypakietu do ważenia nierównych prawdopodobieństw wyboru w modelach jednopoziomowych, ale ten pakiet nie ma funkcji do modelowania wielopoziomowego. lme4Opakowanie jest idealne do modelowania wielopoziomowego, ale nie jest to sposób, że wiem zawierać ciężarów na …

1
Test Friedmana vs test Wilcoxona
Usiłuję ocenić wydajność nadzorowanego algorytmu klasyfikacji uczenia maszynowego. Obserwacje dzielą się na klasy nominalne (na razie 2, jednak chciałbym uogólnić to na problemy wielu klas), zaczerpnięte z populacji 99 osób. Jednym z pytań, na które chciałbym odpowiedzieć, jest to, czy algorytm wykazuje znaczącą różnicę w dokładności klasyfikacji między klasami wejściowymi. …

4
Jak naprawić jeden współczynnik i dopasować inne za pomocą regresji
Chciałbym ręcznie naprawić pewien współczynnik, powiedzmy , a następnie dopasować współczynniki do wszystkich innych predyktorów, zachowując w modelu.β 1 = 1,0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Jak mogę to osiągnąć za pomocą R? Szczególnie chciałbym pracować z LASSO ( glmnet), jeśli to możliwe. Alternatywnie, jak mogę ograniczyć ten współczynnik do określonego zakresu, powiedzmy ?0.5≤β1≤1.00.5≤β1≤1.00.5\le\beta_1\le1.0


1
Jaka intuicja kryje się za metryką zmienności informacji (VI) do walidacji klastra?
Dla takich statystycznych statystów jak ja bardzo trudno jest uchwycić ideę VImetryki (zmienności informacji) nawet po przeczytaniu odpowiedniego artykułu Marina Melii „ Porównywanie klastrów - odległość oparta na informacjach ” (Journal of Multivariate Analysis, 2007). W rzeczywistości nie znam wielu warunków klastrowania. Poniżej znajduje się MWE i chciałbym wiedzieć, co …


1
Zrozumienie danych wyjściowych bootstrap wykonywanych w R (tsboot, MannKendall)
Mam pytanie dotyczące interpretacji wywołania tsboot w R. Sprawdziłem dokumentację zarówno Kendalla, jak i pakietu rozruchowego, ale nie jestem mądrzejszy niż wcześniej. Kiedy uruchamiam bootstrap, używając np. Przykładu z pakietu Kendall, gdzie statystyką testową jest tau Kendalla: library(Kendall) # Annual precipitation entire Great Lakes # The Mann-Kendall trend test confirms …
11 r  bootstrap 

2
Jak działa regresja krokowa?
Użyłem następującego kodu R, aby dopasować model probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Chcę wiedzieć, co dokładnie robi stepwisei co robi backward/forwardi jak wybierać zmienne?

2
Jak uzyskać połączone wartości p na testach przeprowadzonych w wielu przypisanych zestawach danych?
Używając Amelii w R, uzyskałem wiele przypisanych zestawów danych. Następnie wykonałem test z powtarzanymi pomiarami w SPSS. Teraz chcę połączyć wyniki testu. Wiem, że mogę używać reguł Rubina (zaimplementowanych w dowolnym pakiecie wielokrotnej imputacji w R) do łączenia średnich i standardowych błędów, ale jak mam łączyć wartości p? Czy to …

4
Jak wybrać liczbę drzew w uogólnionym modelu regresji wzmocnionej?
Czy istnieje strategia wyboru liczby drzew w GBM? W szczególności, ntreesargument R„s gbmfunkcji. Nie rozumiem, dlaczego nie powinieneś ustawić ntreesnajwyższej rozsądnej wartości. Zauważyłem, że większa liczba drzew wyraźnie zmniejsza zmienność wyników z wielu GBM. Nie sądzę, aby duża liczba drzew prowadziła do nadmiernego dopasowania. jakieś pomysły?

1
R neuralnet - compute daje stałą odpowiedź
Próbuję użyć neuralnetpakietu R ( tutaj dokumentacji ) do przewidywania. Oto, co próbuję zrobić: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = ' + '))) net …


2
Interpretacja wykresu QQ
Rozważ następujący kod i wynik: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") Wydaje się, że wykres QQ dla log-normal jest prawie taki sam …

5
Jeśli nie jest Poissonem, to co to za dystrybucja?
Mam zestaw danych zawierający liczbę działań wykonanych przez osoby w ciągu 7 dni. Konkretne działanie nie powinno być istotne dla tego pytania. Oto kilka statystyk opisowych dla zestawu danych: RangeMeanVarianceNumber of observations0−77218.22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - 772 \\ \hline \text{Mean} & 18.2 \\ \hline \text{Variance} & …

2
Pobieranie próbek z zamianą w R randomForest
Implementacja randomForest nie pozwala na pobieranie próbek poza liczbę obserwacji, nawet w przypadku pobierania próbek z wymianą. Dlaczego to? Działa w porządku: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Co chcę robić: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, …

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.