Pytania otagowane jako r

Niedawne pytanie o alternatywy dla regresji logistycznej w R przyniosło wiele odpowiedzi, w tym losowe modele Forest, GBM, Rpart, Bayesglm i uogólnione modele addytywne. Jakie są praktyczne i interpretacyjne różnice między tymi metodami a regresją logistyczną? Jakie założenia przyjmują (lub nie przyjmują) w odniesieniu do regresji logistycznej? Czy są odpowiednie …

9 r  hypothesis-testing  logistic  random-forest 

Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 8 miesięcy temu . To jest pytanie dotyczące wizualizacji danych. Mam bazę danych, która zawiera niektóre dane, które są stale aktualizowane (aktualizacja online). Jaki jest …

9 r  data-visualization 

Mam nieregularnie rozmieszczone XTSszeregi czasowe (z POSIXctwartościami typu indeksu). Jak mogę zbudować nową serię czasową próbkowaną z, powiedzmy, 10-minutowym interwałem, ale z każdym momentem próbki dopasowanym do rundy (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...) . Jeśli moment ponownego próbkowania nie spadnie dokładnie na oryginalną wartość serii, chcę wziąć poprzednią.

9 r  time-series  sampling  unevenly-spaced-time-series 

Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Oceniam skuteczność 5 różnych metod przewidywania konkretnego wyniku binarnego (nazywaj je „sukcesem” i „porażką”). Dane wyglądają tak: Method Sample_Size Success Percent_Success 1 28 4 0.14 2 19 4 0.21 3 24 7 0.29 4 21 13 0.61 5 22 9 0.40 Chciałbym wykonać test wśród tych 5 metod, aby ocenić …

9 r  multiple-comparisons  permutation-test 

Muszę przeanalizować układ czynnikowy z pięcioma czynnikami (jeden z nich zagnieżdżony w drugim) i odpowiedzi numeryczne. Chciałbym wykonać nieparametryczną ANOVA, ale oczywiście nie mogę użyć testu Kruskalla Wallisa ani Friedmana (powtórzyłem miary). Czy w R jest polecenie lub kod, który może mi pomóc? Dziękuję Ci! Stefania

9 r  anova  nonparametric 

Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. Mam na myśli coś takiego: sugerowany zestaw danych do pokazania rozwiązań: data(mtcars) plot(hclust(dist(mtcars)))

9 r  data-visualization  dendrogram 

Pozdrowienia, Obecnie wykonuję następujące czynności w języku R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) Snip of summary.csv: date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 …

9 r  time-series  data-visualization  entropy 

Tło : Izrael (i ogólnie Bliski Wschód) jest pełen protestów. Po otrzymaniu zdjęcia ciekawi mnie, ile osób jest na tym zdjęciu (często zdjęcie dużego tłumu). Jakie modelowanie może zaoferować rozwiązanie tego problemu? (i, oczywiście, czy można tego dokonać za pomocą dowolnego pakietu typu open source. Powiedz, R?)

8 r  image-processing  pattern-recognition