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
Animowanie efektu zmiany szerokości jądra w R
Mam pewne dane w R, zapisane na liście. Myśleć d <- c(1,2,3,4) chociaż to nie są moje dane. Jeśli następnie wprowadzę polecenie plot(density(d, kernel="gaussian", width=1)) następnie otrzymuję oszacowanie prawdopodobieństwa gęstości jądra, gdzie jądro jest normalnie normalne. Jeśli zastąpię 1 innymi liczbami, obraz oczywiście się zmieni. Chciałbym stworzyć wideo lub animację, …
3
Jak wyświetlić macierz korelacji z brakującymi wpisami?
Chciałbym uzyskać graficzną reprezentację korelacji w artykułach, które zebrałem do tej pory, aby łatwo zbadać relacje między zmiennymi. Kiedyś rysowałem (niechlujny) wykres, ale teraz mam za dużo danych. Zasadniczo mam stół z: [0]: nazwa zmiennej 1 [1]: nazwa zmiennej 2 [2]: wartość korelacji Matryca „ogólna” jest niekompletna (np. Mam korelację …
2
Równoważenie pakietu karetki za pomocą doSMP
AKTUALIZACJA: daszek używa teraz foreachwewnętrznie, więc to pytanie nie jest już tak naprawdę istotne. Jeśli możesz zarejestrować działający backend równoległy foreach, Caret go użyje. Mam pakiet karetki dla R i jestem ciekawy w użyciu trainfunkcji do krzyżowej weryfikacji moich modeli. Chcę jednak przyspieszyć i wydaje się, że daszek zapewnia obsługę …
1
Wybierz poziom czynnika jako podstawa manekina w lm () w R
Powiedzmy, że regresuję Y na X1 i X2, gdzie X1 jest zmienną numeryczną, a X2 jest czynnikiem o czterech poziomach (A: D). Czy jest jakiś sposób na zapisanie funkcji regresji liniowej lm(Y ~ X1 + as.factor(X2)), abym mógł wybrać konkretny poziom X2 - powiedzmy B - jako linię bazową?
10 r 
2
Porównanie modelu mieszanego (podmiot jako efekt losowy) z prostym modelem liniowym (przedmiot jako efekt stały)
Kończę analizę dużej grupy danych. Chciałbym wziąć model liniowy zastosowany w pierwszej części pracy i ponownie go dopasować za pomocą liniowego modelu mieszanego (LME). LME byłby bardzo podobny, z tym wyjątkiem, że jedna ze zmiennych zastosowanych w modelu byłaby zastosowana jako efekt losowy. Te dane pochodzą z wielu obserwacji (> …
1
Metaanaliza w R przy użyciu pakietu metafor
Jak powinienem złożyć składnię rmafunkcji z pakietu metafor , aby uzyskać wyniki w następującym prawdziwym przykładzie małej metaanalizy? (statystyczny efekt SMD z efektem losowym) study, mean1, sd1, n1, mean2, sd2, n2 Foo2000, 0.78, 0.05, 20, 0.82, 0.07, 25 Sun2003, 0.74, 0.08, 30, 0.72, 0.05, 19 Pric2005, 0.75, 0.12, 20, 0.74, …
10 r  meta-analysis 
2
Wykres regresji złożonej w R.
Muszę narysować złożoną grafikę do wizualnej analizy danych. Mam 2 zmienne i dużą liczbę przypadków (> 1000). Na przykład (liczba wynosi 100, jeśli dyspersja jest mniej „normalna”): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) Muszę wykreślić surowe dane z rozmiarem punktu, odpowiadającym względnej częstotliwości zbieżności, więc plot(x,y)nie …
1
Korzystanie z pakietu statystyk w R do grupowania kmeansów
Mam problem ze zrozumieniem jednego lub dwóch aspektów pakietu klastra. Dokładnie podążam za przykładem z Quick-R , ale nie rozumiem jednego lub dwóch aspektów analizy. Dołączyłem kod, którego używam w tym konkretnym przykładzie. ## Libraries library(stats) library(fpc) ## Data mydata = structure(list(a = c(461.4210925, 1549.524107, 936.42856, 0, 0, 0, 0, …
10 r  clustering 
2
RNG, R, mclapply i klaster komputerów
Korzystam z symulacji na R i klastrze komputerów i mam następujący problem. Na każdym z X komputerów uruchamiam: fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) Jest 32 komputerów, każdy z 16 rdzeniami. Jednak około 2% liczb losowych jest identycznych. Jakie strategie zastosowałbyś, aby tego uniknąć? Udało mi …
1
Udokumentowane / odtwarzalne przykłady udanych zastosowań metod ekonometrycznych w świecie rzeczywistym?
To pytanie może zabrzmieć bardzo szeroko, ale oto czego szukam. Wiem, że istnieje wiele doskonałych książek o metodach ekonometrycznych oraz wiele doskonałych artykułów z ekspozytorów na temat technik ekonometrycznych. Istnieją nawet doskonałe powtarzalne przykłady ekonometrii, jak opisano w tym sprawdzonym pytaniu krzyżowym . W rzeczywistości przykłady w tym pytaniu są …
4
Budowanie interfejsów MATLAB i R do C5.0 Rossa Quinlana
Jestem rozważa budowę interfejsów MATLAB i R do Ross Quinlan „s C5.0 (dla tych, którzy nie są zaznajomieni z nim, C5.0 to pakiet algorytm drzewo decyzyjne i oprogramowanie; przedłużeniem C4.5 ) i usiłuję poznaj elementy, które musiałbym napisać. Jedyną dokumentacją, którą znalazłem dla C5.0 jest tutaj , która jest tutorialem …
2
Różnica między implementacją regresji grzbietu w R i SAS
Czytałem opis regresji grzbietu w Applied Linear Statistics Models , 5th Ed, rozdział 11. Regresję grzbietu wykonuje się na podstawie danych tkanki tłuszczowej dostępnych tutaj . Podręcznik pasuje do danych wyjściowych w SAS, gdzie współczynniki przekształcone wstecz są podane w dopasowanym modelu jako: Y= - 7,3978 + 0,5553 X1+ 0,3668 …
1
Rysowanie linii regresji częściowej
Czy istnieje sposób wykreślenia linii regresji takiego fragmentowego modelu, inny niż użycie linesdo wykreślenia każdego segmentu osobno lub użycie geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0 plot(sqft,price) abline(reg = model) Warning message: In abline(reg = model) …
4
Jak mogę oszacować gęstość parametru z napompowaniem zerowym w R?
Mam zestaw danych z dużą ilością zer, który wygląda następująco: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Chciałbym narysować linię dla jej gęstości, ale density()funkcja wykorzystuje ruchome okno, które oblicza ujemne wartości x. lines(density(x), col = 'grey') Istnieją density(... from, to)argumenty, ale wydają się one jedynie przycinać obliczenia, a nie …
10 r  probability  kde 
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.