Pertanyaan yang diberi tag «r»

Saya memiliki satu set data di mana variabel yang ingin saya gunakan sebagai efek acak hanya memiliki satu pengamatan untuk beberapa level. Berdasarkan jawaban atas pertanyaan sebelumnya, saya telah mengumpulkan bahwa, pada prinsipnya, ini baik-baik saja. Bisakah saya memasukkan model campuran dengan subjek yang hanya memiliki 1 observasi? Model penyadapan …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Misalkan Anda mendefinisikan: X∼Beta(α,β)X∼Beta(α,β)X\sim\mbox{Beta}(\alpha,\beta) Y∼Φ−1(X)Y∼Φ−1(X)Y\sim \Phi^{-1}(X) dimana Φ−1Φ−1\Phi^{-1} adalah kebalikan dari CDF dari distribusi normal standar . Pertanyaan saya adalah: Apakah ada distribusi sederhana yang YYY ikuti, atau yang dapat mendekati YYY ? Saya bertanya karena saya memiliki kecurigaan yang kuat berdasarkan hasil simulasi (ditunjukkan di bawah) bahwa YYY menyatu …

14 r  normal-distribution  mathematical-statistics  beta-distribution 

Saya agak bingung: Bagaimana hasil dari Model yang terlatih melalui caret berbeda dari model dalam paket aslinya? Saya membaca apakah preprocessing diperlukan sebelum prediksi menggunakan FinalModel dari RandomForest dengan paket caret? tapi saya tidak menggunakan preprocessing di sini. Saya melatih berbagai Random Forests dengan menggunakan paket caret dan tuning untuk …

14 r  machine-learning  random-forest  caret  train 

Saya menjalankan regresi linear penerimaan ke perguruan tinggi terhadap nilai SAT dan latar belakang keluarga / etnis. Datanya fiksi. Ini adalah tindak lanjut dari pertanyaan sebelumnya, sudah dijawab. Pertanyaannya berfokus pada pengumpulan dan interpretasi rasio odds ketika meninggalkan skor SAT untuk kesederhanaan. Variabelnya adalah Accepted(0 atau 1) dan Background("merah" atau …

14 r  regression  logistic 

Saya mencari metode untuk menghitung luas tumpang tindih antara dua perkiraan kepadatan kernel di R, sebagai ukuran kesamaan antara dua sampel. Untuk memperjelas, dalam contoh berikut, saya perlu mengukur luas wilayah keunguan yang tumpang tindih: library(ggplot2) set.seed(1234) d <- data.frame(variable=c(rep("a", 50), rep("b", 30)), value=c(rnorm(50), runif(30, 0, 3))) ggplot(d, aes(value, fill=variable)) …

14 r  probability  pdf  kernel-smoothing 

Saat ini saya sedang meninjau beberapa pekerjaan dan telah menemukan yang berikut, yang tampaknya salah bagi saya. Dua model campuran dipasang (dalam R) menggunakan lmer. Model tidak bersarang dan dibandingkan dengan uji rasio kemungkinan. Singkatnya, berikut adalah contoh yang dapat direproduksi dari apa yang saya miliki: set.seed(105) Resp = rnorm(100) …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models 

Saya sedang melatih model klasifikasi dengan Random Forest untuk membedakan antara 6 kategori. Data transaksional saya memiliki sekitar 60k + pengamatan dan 35 variabel. Berikut adalah contoh bagaimana kira-kira terlihat. _________________________________________________ |user_id|acquisition_date|x_var_1|x_var_2| y_vay | |-------|----------------|-------|-------|--------| |111 | 2013-04-01 | 12 | US | group1 | |222 | 2013-04-12 | 6 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Saya tahu ini mungkin sedikit mengikat, secara statistik, tetapi ini adalah masalah saya. Saya memiliki banyak data rentang, yaitu ukuran minimum, maksimum, dan sampel suatu variabel. Untuk beberapa data ini saya juga memiliki nilai rata-rata, tetapi tidak banyak. Saya ingin membandingkan rentang ini satu sama lain untuk mengukur variabilitas masing-masing …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

Saya memiliki sampel 100 poin yang kontinu dan satu dimensi. Saya memperkirakan kepadatan non-parametriknya menggunakan metode kernel. Bagaimana saya bisa mengambil sampel acak dari distribusi yang diperkirakan ini?

14 r  sampling  kernel-smoothing 

Saya mencoba memahami hasil yang saya lihat pada grafik saya di bawah ini. Biasanya, saya cenderung menggunakan Excel dan mendapatkan garis regresi linier tetapi dalam kasus di bawah ini saya menggunakan R dan saya mendapatkan regresi polinomial dengan perintah: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) + geom_point() + geom_smooth() Jadi pertanyaan saya sampai pada …

14 r  regression  data-visualization  outliers 

Versi pendek: Saya mencari paket R yang dapat membangun pohon keputusan sedangkan setiap daun di pohon keputusan adalah model Regresi Linier penuh. AFAIK, perpustakaan rpartmembuat pohon keputusan di mana variabel dependen konstan di setiap daun. Apakah ada perpustakaan lain (atau rpartpengaturan yang saya tidak sadari) yang dapat membangun pohon seperti …

14 r  regression  rpart  cart 

Anehnya, saya tidak dapat menemukan jawaban untuk pertanyaan berikut menggunakan Google: Saya memiliki beberapa data biologis dari beberapa individu yang menunjukkan perilaku pertumbuhan sigmoid secara kasar pada waktunya. Jadi, saya ingin memodelkannya menggunakan pertumbuhan logistik standar P(t) = k*p0*exp(r*t) / (k+p0*(exp(r*t)-1)) dengan p0 menjadi nilai awal pada t = 0, …

14 r  nonlinear-regression  mixed-model  growth-model 

Ini adalah tindak lanjut tetapi juga pertanyaan yang berbeda dari pertanyaan saya sebelumnya . Saya membaca di Wikipedia bahwa " Estimator yang tidak bias rata-rata meminimalkan risiko sehubungan dengan fungsi kerugian absolut-deviasi, seperti yang diamati oleh Laplace ." Namun, hasil simulasi Monte Carlo saya tidak mendukung argumen ini. Saya menganggap …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad 

Saya memiliki rangkaian waktu yang saya coba ramalkan, yang mana saya telah menggunakan model ARIMA musiman (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Berbeda dengan apa yang disarankan R dengan auto.arima (R hitung ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] akan lebih cocok, saya menamakannya fit1). Namun, dalam 12 bulan terakhir dari deret waktu saya …

14 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

Saya memiliki data pengukuran berulang yang tidak seimbang yang ditetapkan untuk dianalisis, dan saya telah membaca bahwa cara sebagian besar paket statistik menangani ini dengan ANOVA (yaitu tipe III jumlah kuadrat) salah. Oleh karena itu, saya ingin menggunakan model efek campuran untuk menganalisis data ini. Saya telah membaca banyak tentang …

14 r  mixed-model  lme4-nlme