Pertanyaan yang diberi tag «r»

Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Piramida zaman terlihat seperti ini: Saya ingin membuat sesuatu yang serupa, yaitu 2 barplot (bukan histogram) dengan kategori yang sama, diputar secara vertikal dan memanjang ke …

14 r  data-visualization 

Saya menerapkan algoritma hutan acak sebagai penggolong pada dataset microarray yang dibagi menjadi dua kelompok yang dikenal dengan ribuan fitur. Setelah menjalankan awal saya melihat pentingnya fitur dan menjalankan algoritma pohon lagi dengan 5, 10 dan 20 fitur paling penting. Saya menemukan bahwa untuk semua fitur, top 10 dan 20 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Apakah ada teknik pemodelan seperti LOESS yang memungkinkan nol, satu, atau lebih diskontinuitas, di mana waktu diskontinuitas tidak diketahui apriori? Jika ada teknik, apakah ada implementasi yang ada di R?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Saya mencari Rpaket untuk memperkirakan koefisien model logit dengan efek tetap individual (intersep individu) menggunakan penduga 1980 Chamberlain. Ini sering dikenal sebagai estimator logit efek tetap Chamberlain. Ini adalah penaksir klasik ketika berhadapan dengan data panel hasil biner (setidaknya dalam ekonometrik), tetapi saya tidak menemukan apa pun yang terkait dengannya …

14 r  logistic  panel-data  clogit 

Saya melihat halaman inidan perhatikan metode untuk interval kepercayaan untuk lme dan lmer di R. Bagi mereka yang tidak tahu R, itu adalah fungsi untuk menghasilkan efek campuran atau model multi-level. Jika saya memiliki efek tetap pada sesuatu seperti desain tindakan berulang apa yang akan berarti interval kepercayaan di sekitar …

14 r  confidence-interval  mixed-model  repeated-measures  sas 

Misalkan saya memiliki peserta, yang masing-masing memberikan respons 20 kali, 10 dalam satu kondisi dan 10 di lain. Saya cocok dengan model efek campuran linear yang membandingkan di setiap kondisi. Berikut adalah contoh yang dapat direplikasi mensimulasikan situasi ini menggunakan paket di :NNNYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Konteks : Saya ingin menggambar garis di sebar yang tidak tampak parametrik, oleh karena itu saya gunakan geom_smooth()di ggplotdalam R. Secara otomatis mengembalikan geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Saya telah membuat Regresi Logistik menggunakan kode berikut: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Saya kemudian menggunakan output untuk membuat model akhir: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + IP_util_E1_m05_flg + …

14 r  probability  logistic 

Saya sangat bingung dengan bagaimana berat bekerja di glm dengan family = "binomial". Dalam pemahaman saya, kemungkinan glm dengan family = "binomial" ditentukan sebagai berikut: mana adalah "proporsi keberhasilan yang diamati" dan adalah jumlah percobaan yang diketahui.ynf( y) = ( nn y) haln y( 1 - p )n ( 1 …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Sebenarnya, saya pikir saya sudah mengerti apa yang bisa ditunjukkan dengan plot ketergantungan sebagian, tetapi menggunakan contoh hipotetis yang sangat sederhana, saya agak bingung. Dalam potongan kode berikut ini saya menghasilkan tiga variabel independen ( a , b , c ) dan satu variabel dependen ( y ) dengan c …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

Menggunakan data ini: head(USArrests) nrow(USArrests) Saya dapat melakukan PCA sebagai berikut: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Saya bisa mendapatkan komponen baru otherPCA$scores dan proporsi varian dijelaskan oleh komponen dengan summary(otherPCA) Tetapi bagaimana jika saya ingin tahu variabel mana yang sebagian besar dijelaskan oleh komponen utama mana? Dan sebaliknya: apakah PC1 atau …

14 r  pca  dimensionality-reduction  regression-strategies 

Saya memiliki dua bagian dari kumpulan data multidimensi, sebut saja traindan test. Dan saya ingin membangun model berdasarkan pada set data kereta dan kemudian memvalidasinya pada set data uji. Jumlah cluster diketahui. Saya mencoba menerapkan k-means clustering di R dan saya mendapatkan objek yang berisi pusat-pusat cluster: kClust <- kmeans(train, …

14 r  clustering  k-means 

Saya ingin tahu apakah seseorang dapat memberi tahu saya jika saya telah menghitung interval kepercayaan untuk perbedaan antara dua proporsi dengan benar. Ukuran sampel adalah 34, dimana 19 adalah perempuan dan 15 adalah laki-laki. Oleh karena itu, perbedaan proporsi adalah 0,1176471. Saya menghitung interval kepercayaan 95% untuk perbedaan antara -0,1183872 …

14 r  confidence-interval 

Pertimbangkan biplot PCA berikut: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Ada sekelompok panah merah yang diplot, apa artinya? Saya tahu bahwa panah pertama berlabel "Var1" harus menunjukkan arah yang paling beragam dari kumpulan data (jika kita menganggapnya sebagai …

14 r  pca  linear-algebra  biplot