Pertanyaan yang diberi tag «r»

Gunakan tag ini untuk setiap * pada topik * pertanyaan yang (a) melibatkan `R` baik sebagai bagian penting dari pertanyaan atau jawaban yang diharapkan, & (b) bukan * hanya * tentang cara menggunakan` R`.

2
Bobot dalam regresi kuantil untuk survei kompleks di R
Saya ingin memasukkan bobot sampel ke model regresi kuantil saya, tetapi saya tidak yakin bagaimana melakukan ini. Saya sudah menentukan berat badan saya, yang merupakan replikasi bobot yang sudah diberikan dalam dataset survei (dihitung dalam paket survei): w<-svrepdesign(variables=data[,1:10],repweights=data[,11:30],type="BRR", combined.weights=TRUE, weights=r.weights, rho=0.5,dbname="") dan model rq saya adalah: rq(y~x,tau=c(.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9),data=my.data)) Saya mencoba menggunakan …

2
Bagaimana cara menggabungkan beberapa dataset imputed?
Saya memerlukan satu set data imputed (misalnya untuk membuat dummy grup negara dari data pendapatan per kapita negara imputed). R menawarkan paket paket untuk membuat beberapa data imputasi (misalnya Amelia) dan menggabungkan hasil dari beberapa dataset (seperti dalam MItools). Kekhawatiran saya adalah jika saya dapat rata-rata semua data yang dimasukkan …

2
Cara menerapkan beberapa pengujian koreksi untuk daftar gen yang tumpang tindih menggunakan R
Saya memiliki 2 penelitian yang mengamati respons pasien terhadap obat yang sama. Studi 1 menemukan 10.000 gen yang diekspresikan di atas latar belakang dan 500 di antaranya diekspresikan secara berbeda dan disebut sebagai tanda respon obat. Studi 2 menemukan 1.000 gen yang mewakili tanda tangan respons obat. Tumpang tindih antara …

2
Regresi Cox skala besar dengan R (Big Data)
Saya mencoba menjalankan regresi Cox pada dataset 2.000.000 sampel baris sebagai berikut hanya menggunakan R. Ini adalah terjemahan langsung dari PHREG di SAS. Sampel tersebut mewakili struktur dataset asli. ## library(survival) ### Replace 100000 by 2,000,000 test <- data.frame(start=runif(100000,1,100), stop=runif(100000,101,300), censor=round(runif(100000,0,1)), testfactor=round(runif(100000,1,11))) test$testfactorf <- as.factor(test$testfactor) summ <- coxph(Surv(start,stop,censor) ~ relevel(testfactorf, …

2
Naif Bayes pada variabel kontinu
Tolong izinkan saya untuk mengajukan pertanyaan dasar. Saya memahami mekanisme Naive Bayes untuk variabel diskrit, dan dapat mengulang perhitungan "dengan tangan". (kode HouseVotes84 semua jalan per di bawah ini). Namun - Saya berjuang untuk melihat bagaimana mekanisme bekerja untuk variabel kontinu (contoh kode per di bawah). Bagaimana paket menghitung probabilitas …
8 r  naive-bayes  bayes 

1
Bagaimana seseorang dapat melakukan analisis kekuatan binomial dua kelompok tanpa menggunakan perkiraan normal?
Saya ingin melakukan analisis kekuatan untuk uji hipotesis (non-) kesetaraan proporsi di mana proporsinya sangat kecil. Saya ingin melakukannya tanpa menggunakan perkiraan normal (atau Poisson) dari distribusi binomial. Ada beberapa jenis pertanyaan kekuatan yang ingin saya atasi. Pasca-hoc : Diberikan (probabilitas keberhasilan dalam grup 1) dan \ Pr_2 dan N_1 …

2
Mengapa saya mendapatkan hasil yang sama untuk OLS dan GLS di R?
Ketika saya menjalankan kode ini: require(nlme) a <- matrix(c(1,3,5,7,4,5,6,4,7,8,9)) b <- matrix(c(3,5,6,2,4,6,7,8,7,8,9)) res <- lm(a ~ b) print(summary(res)) res_gls <- gls(a ~ b) print(summary(res_gls)) Saya mendapatkan koefisien yang sama dan signifikansi statistik yang sama pada koefisien: Loading required package: nlme Call: lm(formula = a ~ b) Residuals: Min 1Q Median …

3
Mengapa ada siku tajam di kurva ROC saya?
Saya memiliki beberapa set data EEG yang saya uji terhadap dua kelas. Saya bisa mendapatkan tingkat kesalahan yang layak dari LDA (distribusi kelas-kondisional bukan Gaussian, tetapi memiliki ekor yang sama dan pemisahan yang cukup baik), jadi saya ingin memplot ROC dari prediktor LDA terhadap set data dari subjek lain. Berikut …



2
Perhitungan kemungkinan kapan
Saya mencoba menghitung distribusi posterior ini: (θ|−)=∏ni=1pyii(1−pi)1−yi∑allθ,pi|θ∏ni=1pyii(1−pi)1−yi(θ|−)=∏i=1npiyi(1−pi)1−yi∑allθ,pi|θ∏i=1npiyi(1−pi)1−yi (\theta|-)=\frac{\prod_{i=1}^{n}p_i^{y_i}(1-p_i)^{1-y_i}}{\sum_{\text{all}\,\theta,p_i|\theta}\prod_{i=1}^{n}p_i^{y_i}(1-p_i)^{1-y_i}} Masalahnya adalah bahwa pembilang, yang merupakan produk dari sekelompok probabilitas terlalu kecil. ( saya besar, sekitar 1500).Bernoulli(pi,yi)Bernoulli(pi,yi)\text{Bernoulli}(p_i,y_i)nnn Oleh karena itu, nilai-nilai posterior untuk semua semua bisa dihitung menjadi 0 (saya melakukan perhitungan dalam R).θθ\theta Untuk memperjelas, masing-masing memiliki sendiri , bersama-sama ini …


2
R sebagai alternatif SAS untuk data besar
Saya tahu bahwa R tidak terlalu membantu untuk menganalisis dataset besar mengingat R memuat semua data dalam memori sedangkan sesuatu seperti SAS melakukan analisis sekuensial. Yang mengatakan, ada paket seperti bigmemory yang memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data besar (analisis statistik) lebih efisien di R. Saya ingin tahu, terlepas dari …
8 r  sas  large-data 

2
Mensimulasikan jalur sampel perkiraan dari model tbats
Menggunakan paket ramalan yang sangat baik oleh Rob Hyndman, saya menemukan perlunya tidak hanya memiliki interval prediksi, tetapi untuk mensimulasikan sejumlah jalur masa depan, mengingat pengamatan masa lalu dari serangkaian waktu dengan musiman kompleks. Ada sesuatu untuk deret waktu yang kurang kompleks dengan satu atau dua musiman saja (simulate.ets () …

1
Tidak dapat mencocokkan regresi binomial negatif dalam R (berusaha mereplikasi hasil yang dipublikasikan)
Mencoba untuk mereplikasi hasil dari artikel yang baru diterbitkan, Aghion, Philippe, John Van Reenen, dan Luigi Zingales. 2013. "Inovasi dan Kepemilikan Institusional." American Economic Review, 103 (1): 277-304. (Data dan kode stata tersedia di http://www.aeaweb.org/aer/data/feb2013/20100973_data.zip ). Saya tidak memiliki masalah untuk menciptakan 5 regresi pertama dalam R (menggunakan metode OLS …

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.