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`.
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 …
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. …
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
Próbuję obliczyć średnią i odchylenie standardowe z 2 percentyli dla rozkładu logarytmicznego. Udało mi się wykonać obliczenia dla rozkładu normalnego, używając X = mean + sd * Zi rozwiązując dla średnich i sd. Myślę, że brakuje mi równania, gdy próbuję zrobić to samo dla logarytmicznego rozkładu. Spojrzałem na wikipedię i …
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 …
Zastosowałem trochę danych, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie zmiennych modelu modelu regresji za pomocą regresji grzbietu w R. Użyłem lm.ridgei glmnet(kiedy alpha=0), ale wyniki są bardzo różne, szczególnie kiedy lambda=0. Załóżmy, że oba estymatory parametrów mają takie same wartości. Więc w czym jest problem? Z poważaniem
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 …
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?
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 …
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?
Mam 20-letni zestaw danych o rocznej liczebności gatunków dla zestawu wielokątów (~ 200 wielokątów o nieregularnym kształcie, ciągłych). Korzystam z analizy regresji, aby wnioskować o trendach (zmianie liczby w ciągu roku) dla każdego wielokąta, a także agregacji danych wielokąta w oparciu o granice zarządzania. Jestem pewien, że w danych występuje …
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 …
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} & …
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, …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.