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`.

1
Formuła do testowania Bayesian A / B nie ma żadnego sensu
Korzystam z formuły z testu ab Bayesian , aby obliczyć wyniki testu AB z wykorzystaniem metody Bayesa. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} gdzie αAαA\alpha_A w jednym plus liczba sukcesów dla A βAβA\beta_A w jednym plus liczba awarii dla A. αBαB\alpha_B w jednym plus liczba sukcesów dla B …
10 r  bayesian  ab-test 
3
Który jest lepszy, stl lub rozkład?
Robię analizę szeregów czasowych za pomocą R. Muszę rozłożyć dane na trend, sezonowość i losowy składnik. Mam tygodniowe dane od 3 lat. Znalazłem dwie funkcje w R - stl()i decompose(). Przeczytałem, że stl()to nie jest dobre dla multiplikatywnego rozkładu. Czy ktoś może mi powiedzieć, w jakim scenariuszu można korzystać z …
10 r  time-series 
3
Jak uzyskać wartości p współczynników z regresji bootstrap?
Z Quick-R Roberta Kabacoffa mam # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, statistic=bs, R=1000, …
1
Porównanie dwóch próbek proporcji, oszacowanie wielkości próby: R vs Stata
Porównanie dwóch próbek proporcji, oszacowanie wielkości próby: R vs Stata Otrzymałem różne wyniki dla wielkości próbek, jak następuje: W R. power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Wynik: (czyli 161) dla każdej grupy.n=160.7777n=160.7777n = 160.7777 W Stacie sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) Wynik: dla każdej …
1
Czy losowe lasy mogą zrobić znacznie lepiej niż błąd testowy 2,8% na MNIST?
Nie znalazłem żadnej literatury na temat zastosowania Losowych Lasów do MNIST, CIFAR, STL-10 itp., Więc pomyślałem, że sam spróbuję ich z MNIST niezmienniczymi permutacjami. W R próbowałem: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Trwało to 2 godziny i wystąpił błąd testu 2,8%. Próbowałem też scikit-learn , z RandomForestClassifier(n_estimators=2000, max_features="auto", max_depth=None) Po …
1
Zaloguj prawdopodobieństwo dla GLM
W poniższym kodzie wykonuję regresję logistyczną zgrupowanych danych za pomocą glm i „ręcznie” za pomocą mle2. Dlaczego funkcja logLik w R daje mi logarytm logLik (fit.glm) = - 2,336, który jest inny niż logLik (fit.ml) = - 5,514, który otrzymuję ręcznie? library(bbmle) #successes in first column, failures in second Y …
4
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w każdym okresie …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
1
Określanie terminu Błąd () w ANOVA w powtarzanych pomiarach w R.
Mam problem z określeniem terminów błędów dla ANOVA z powtarzanymi dwukierunkowymi pomiarami w R. Moje dane obejmują szacunki gęstości drewna dla trzech położeń promieniowych (wewnętrzna, środkowa i zewnętrzna) wzdłuż rdzenia wydobytego z drzewa. Istnieje w sumie 20 gatunków drzew, 6 osobników każdego gatunku i dwa rdzenie z każdego drzewa. Aby …
2
REML vs ML stepAIC
Czuję się przytłoczony po próbie zagłębienia się w literaturze na temat tego, jak uruchomić moją analizę modeli mieszanych, a następnie użyć AIC do wyboru najlepszego modelu lub modeli. Nie sądzę, że moje dane są tak skomplikowane, ale szukam potwierdzenia, że ​​to, co zrobiłem, jest prawidłowe, a następnie doradzam, jak postępować. …
3
Winbugs i inne MCMC bez informacji do wcześniejszej dystrybucji
Co dzieje się, gdy nie masz pojęcia o rozkładzie parametrów? Jakie podejście powinniśmy zastosować? Przez większość czasu dążymy do podkreślenia, czy dana zmienna ma jakikolwiek wpływ na obecność / nieobecność określonego gatunku, a zmienna jest akceptowana lub nie, zgodnie ze znaczeniem zmiennej. Oznacza to, że przez większość czasu nie myślimy …
10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 
2
Krzyżowa walidacja GAM w celu przetestowania błędu prognozowania
Moje pytania dotyczą GAM w pakiecie mgcv R. Ze względu na niewielki rozmiar próbki chcę określić błąd prognozy za pomocą weryfikacji krzyżowej z pominięciem jednego z nich. Czy to rozsądne? Czy istnieje pakiet lub kod, jak to zrobić? errorest()Funkcja w IPRED pakietu nie działa. Prosty testowy zestaw danych to: library(mgcv) …
10 r  cross-validation  gam  mgcv 
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.