Pytania otagowane jako r

Zastanawiam się, jak właściwie podejść do szkolenia i testowania modelu LASSO przy użyciu glmnet w R? W szczególności zastanawiam się, jak to zrobić, jeśli brak zewnętrznego zestawu danych testowych wymaga użycia weryfikacji krzyżowej (lub innego podobnego podejścia) do przetestowania mojego modelu LASSO. Pozwól mi rozbić mój scenariusz: Mam tylko jeden …

10 r  cross-validation  glmnet  lasso 

Jak mówi tytuł, próbuję powielić wyniki z glmnet linear przy użyciu optymalizatora LBFGS z biblioteki lbfgs. Ten optymalizator pozwala nam dodać termin regulatora L1 bez martwienia się o różnicę, o ile nasza funkcja celu (bez terminu regulatora L1) jest wypukła. Problem regresji liniowej siatki elastycznej w papierze glmnet podaje minβ∈ …

10 r  regression  regularization  glmnet  elastic-net 

Najpierw więc przeprowadziłem badania na tym forum i wiem, że zadawano bardzo podobne pytania, ale zwykle nie udzielono na nie prawidłowej odpowiedzi lub czasami odpowiedzi nie są wystarczająco szczegółowe, aby je zrozumieć. Więc tym razem moje pytanie brzmi: mam dwa zestawy danych, na każdym wykonuję regresję wielomianową tak: Ratio<-(mydata2[,c(2)]) Time_in_days<-(mydata2[,c(1)]) …

10 r  regression  statistical-significance  regression-coefficients  group-differences 

Chciałbym zrozumieć, w jaki sposób mogę uzyskać procent wariancji zbioru danych, nie w przestrzeni współrzędnych zapewnionej przez PCA, ale w stosunku do nieco innego zestawu (obróconych) wektorów. set.seed(1234) xx <- rnorm(1000) yy <- xx * 0.5 + rnorm(1000, sd = 0.6) vecs <- cbind(xx, yy) plot(vecs, xlim = c(-4, 4), …

10 r  variance  pca  linear-algebra 

Prawdopodobnie istnieje więcej niż jedno poważne nieporozumienie w tym pytaniu, ale nie ma ono na celu poprawnego obliczenia, ale raczej zmotywowanie uczenia się szeregów czasowych z pewnym uwzględnieniem. Próbując zrozumieć zastosowanie szeregów czasowych, wydaje się, że usunięcie danych z trendów czyni prognozowanie przyszłych wartości niemożliwym. Na przykład gtempszereg czasowy z …

10 r  time-series  data-visualization 

Mam zestaw danych z 482 obserwacji. data=Populationfull Zamierzam przeprowadzić analizę asocjacji genotypu dla 3 SNP. Próbuję zbudować model do mojej analizy i używam aov (y ~ x, data = ...). Dla jednej cechy mam kilka ustalonych efektów i zmiennych towarzyszących, które zawarłem w modelu, na przykład: Starts <- aov(Starts~Sex+DMRT3+Birthyear+Country+Earnings+Voltsec+Autosec, data=Populationfull) …

10 r  anova 

Jak nazwałbyś tego typu fabułę i czy można je utworzyć w R? EDYCJA: wielkie dzięki wszystkim - bardzo pomocne. Najlepszy jak dotąd tytuł: skwantowane wykresy skrzypcowe!

10 r  data-visualization 

Prowadzę badania nad grami edukacyjnymi, a niektóre z moich bieżących projektów polegają na wykorzystaniu danych z BoardGameGeek (BGG) i VideoGameGeek (VGG) w celu zbadania związków między elementami projektowania gier (tj. „Osadzonymi w II wojnie światowej”, „wymaga rzucania kostką” ) i oceny tych gier (tj. wyniki na 10). Każdy z tych …

10 r  categorical-data  factor-analysis  binary-data 

Jak mogę uzyskać oszacowane p,d and qwartości w ARIMA(p,d,q)modelu auto.arima(mytimeseries)? arima_model <- auto.arima (mytimeseries, ic = 'bic') Jeśli spojrzymy na wynik arima_model $ arma dostajemy [1] 1 0 0 0 1 2 0 Jakie jest znaczenie liczb pojawiających się w powyższej kolejności?

10 r  arima 

Problemy klasyfikacyjne z nieliniowymi granicami nie mogą być rozwiązane przez prosty perceptron . Poniższy kod R służy do celów ilustracyjnych i jest oparty na tym przykładzie w języku Python): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X <- matrix(c(-3,1, -2,1, -1,1, 0,1, 1,1, 2,1, …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

Czy istnieje pakiet R (lub nawet podstawowa funkcja R), który implementuje metodę Fishera lub Stouffera do łączenia wartości p? Kodowanie tego powinno być prawie trywialne, ale wolałbym użyć (i zacytować) pakiet. Przykładowy kod w tym pytaniu: Metoda Fishera do czesania wartości p - co z dolnym ogonem?

10 r  combining-p-values 

Chcę porównać 2 próbki średnie dla zwrotów z zapasów w ciągu 1 minuty. Zakładam, że są one dystrybuowane przez Laplace'a (już sprawdzone) i dzielę zwroty na 2 grupy. Jak mogę sprawdzić, czy różnią się znacznie? Myślę, że nie mogę traktować ich jak rozkład normalny, ponieważ chociaż są one ponad 300 …

10 r  confidence-interval  laplace-distribution 

W lmerfunkcji w lme4w Ristnieje wezwanie do skonstruowania matrycy modelu efektów przypadkowych, ZZZ , jak opisano tutaj , na stronach 7 - 9. Obliczanie obejmuje produkty KhatriRao i / lub Kronecker dwóch matryc, i . J i X iZZZjotjaJiJ_iXjaXiX_i Macierz to kęs: „Macierz wskaźników wskaźników współczynnika grupowania”, ale wydaje się, …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

Mam następujące proste wektory X i Y: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Chcę wykonać regresję za pomocą dziennika X. Aby uniknąć uzyskania dziennika (0), próbuję umieścić +1 lub +0.1 lub +0.00001 lub +0.000000000000001: > …

10 r  regression  lognormal 

Wyobraź sobie sytuację: mamy historyczne zapisy (20 lat) trzech kopalń. Czy obecność srebra zwiększa prawdopodobieństwo znalezienia złota w przyszłym roku? Jak przetestować takie pytanie? Oto przykładowe dane: mine_A <- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold", "rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "rock","rock","rock","silver","rock","rock") mine_B <- c("rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "silver","gold","gold","gold","gold","gold","rock", "silver","rock","rock","rock","rock","rock") mine_C <- c("rock","rock","silver","rock","rock","rock","rock", "rock","silver","rock","rock","rock","rock","silver", "gold","gold","gold","gold","gold","gold") time <- seq(from = 1, to = 20, …

10 r  time-series  hypothesis-testing  stochastic-processes