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
Jak znaleźć podobieństwa między szeregami czasowymi?
W poniższym przykładzie mam ramkę danych, która składa się z szeregu czasowego pomiarów temperatury wody zarejestrowanych na 5 głębokościach w oceanie, gdzie każda wartość Tempodpowiada dacie DateTimei głębokości Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("2010-12-31 23:00"), length=8760) Time <- as.POSIXct(DateTime, format …

1
Czy dopuszczalne jest uruchomienie dwóch modeli liniowych na tym samym zestawie danych?
Czy w przypadku regresji liniowej z wieloma grupami (grupy naturalne zdefiniowane z góry) dopuszczalne jest uruchomienie dwóch różnych modeli na tym samym zbiorze danych, aby odpowiedzieć na dwa następujące pytania? Czy każda grupa ma niezerowe nachylenie i niezerowe przechwytywanie i jakie są parametry dla każdej regresji wewnątrz grupy? Czy istnieje …

4
Jak mogę obliczyć Pearsona
Wskaźnik prawdopodobieństwa (inaczej dewiacja) Statystyka i test braku dopasowania (lub dobroci dopasowania) jest dość prosty do uzyskania dla modelu regresji logistycznej (dopasowanie przy użyciu funkcji) w R. Jednak może być łatwe jest, aby niektóre liczby komórek były wystarczająco niskie, aby test był niewiarygodny. Jednym ze sposobów weryfikacji wiarygodności testu współczynnika …

1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

2
Jaki jest rozkład błędu wokół danych wzrostu logistycznego?
W ekologii często używamy logistycznego równania wzrostu: N.t=K.N.0mir tK.+N.0mir t - 1Nt=KN0ertK+N0ert−1 N_t = \frac{ K N_0 e^{rt} }{K + N_0 e^{rt-1}} lub N.t=K.N.0N.0+ ( K-N.0)mi- r tNt=KN0N0+(K−N0)e−rt N_t = \frac{ K N_0}{N_0 + (K -N_0)e^{-rt}} gdzie jest nośnością (osiągnięta maksymalna gęstość), jest gęstością początkową, jest szybkością wzrostu, jest czasem …
10 r  distributions  pdf  ecology 

2
Jak symulować wyniki na wielu odmianach w R?
W większości sytuacji mamy do czynienia tylko z jedną zmienną wynik / odpowiedź, taką jak y= a + b x + ϵy=a+bx+ϵy = a + bx +\epsilon. Jednak w niektórych scenariuszach, szczególnie w danych klinicznych, zmienne wynikowe mogą być wielowymiarowe / wielowymiarowe. Jak na przykładY=βx+ϵY=βx+ϵ\mathsf{Y} = \beta{x} + \mathsf{\epsilon}, gdzie …


3
Regresja liniowa z czynnikami w R
Próbuję zrozumieć, jak dokładnie działają czynniki w R. Powiedzmy, że chcę uruchomić regresję przy użyciu przykładowych danych w R: > data(CO2) > colnames(CO2) [1] "Plant" "Type" "Treatment" "conc" "uptake" > levels(CO2$Type) [1] "Quebec" "Mississippi" > levels(CO2$Treatment) [1] "nonchilled" "chilled" > lm(uptake ~ Type + Treatment, data = CO2) Call: lm(formula …

2
Określa, czy zastosować przesunięcie w regresji Poissona podczas przewidywania całkowitej liczby bramek strzelonych przez hokeistów
Mam pytanie dotyczące tego, czy należy użyć przesunięcia. Załóż bardzo prosty model, w którym chcesz opisać (ogólną) liczbę bramek w hokeju. Masz więc bramki, liczbę rozegranych gier i zmienny manekin „napastnik”, który jest równy 1, jeśli gracz jest napastnikiem, a 0 w przeciwnym razie. Który z poniższych modeli jest poprawnie …


4
Jak uzyskać wartości używane w plot.gam w mgcv?
Chciałbym dowiedzieć się o wartościach (x, y)używanych podczas kreślenia plot(b, seWithMean=TRUE)w pakiecie mgcv . Czy ktoś wie, jak mogę wyodrębnić lub obliczyć te wartości? Oto przykład: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)

4
Biorąc pod uwagę łańcuch MCD 10D, jak mogę określić jego tryb (y) w R?
Pytanie: Za pomocą 10-wymiarowego łańcucha MCMC powiedzmy, że jestem przygotowany na przekazanie macierzy losowań: 100 000 iteracji (wierszy) na 10 parametrów (kolumn). Jak najlepiej zidentyfikować tryby tylne? Szczególnie interesuje mnie wiele trybów. Tło:Uważam się za doświadczonego obliczeniowo statystykę, ale kiedy kolega zadał mi to pytanie, wstydziłem się, że nie mogłem …

5
Omega do kwadratu dla miary efektu w R?
W książce statystyk, którą czytam, zaleca się omega kwadrat do zmierzenia efektów moich eksperymentów. Udowodniłem już, że stosując projekt podzielonego wykresu (połączenie projektu między podmiotami i projektu między podmiotami), moje czynniki w obrębie podmiotów są statystycznie istotne przy p <0,001 i F = 17. Teraz chcę zobaczyć, jak duża jest …

1
Wyjście modelu logistycznego w R.
Próbuję zinterpretować następujący typ modelu logistycznego: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Czy wynik predict(mdl)oczekiwanych szans powodzenia dla każdego punktu danych? Czy istnieje prosty sposób na zestawienie szans dla każdego poziomu czynnika w modelu, a nie dla wszystkich punktów danych?


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.