Вопросы с тегом «r»

Предположим, я собираюсь сделать одномерную логистическую регрессию для нескольких независимых переменных, например так: mod.a <- glm(x ~ a, data=z, family=binominal("logistic")) mod.b <- glm(x ~ b, data=z, family=binominal("logistic")) Я выполнил сравнение модели (тест отношения правдоподобия), чтобы проверить, лучше ли эта модель по сравнению с нулевой моделью по этой команде. 1-pchisq(mod.a$null.deviance-mod.a$deviance, mod.a$df.null-mod.a$df.residual) …

25 r  logistic  diagnostic 

ВОПРОС: У меня есть двоичные данные по экзаменационным вопросам (правильно / неправильно). Некоторые люди могли иметь предварительный доступ к подмножеству вопросов и их правильных ответов. Я не знаю кто, сколько или какой. Если бы обмана не было, предположим, что я бы смоделировал вероятность правильного ответа для элемента как , где …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

У меня есть временной ряд, и я хочу его поднастроить, сохранив его как временной ряд, сохранив начало, конец и частоту. Например, допустим, у меня есть временной ряд: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 …

25 r  time-series 

Я пытаюсь провести анализ временных рядов, и я новичок в этой области. У меня есть ежедневный подсчет событий с 2006 по 2009 год, и я хочу приспособить модель временного ряда к нему. Вот прогресс, который я сделал: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) В результате получается сюжет: Чтобы проверить, есть ли сезонность …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 6 месяцев назад . Я работал в R-пакетах nlme и lme4 , пытаясь указать модели с несколькими случайными эффектами. Я обнаружил, что только nlme …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

У меня есть данные из опроса, в котором респонденты были случайным образом распределены в одну из четырех групп: > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 В то время как три группы лечения немного различаются по применяемому стимулу, главное различие, о котором я забочусь, - это контрольная и …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

Как мы все знаем, есть 2 метода для оценки модели логистической регрессии, и они тестируют очень разные вещи Прогнозирующая сила: Получите статистику, которая измеряет, насколько хорошо вы можете предсказать зависимую переменную на основе независимых переменных. Хорошо известными псевдо R ^ 2 являются Макфадден (1974) и Кокс и Снелл (1989). Статистика …

24 r  logistic  goodness-of-fit  regression-strategies  model-evaluation 

В настоящее время я использую AnomalyDetection от Twitter в R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Этот алгоритм обеспечивает обнаружение аномалий временных рядов для данных с сезонностью. Вопрос: есть ли другие алгоритмы, подобные этому (контроль сезонности не имеет значения)? Я пытаюсь набрать как можно больше алгоритмов временных рядов на своих данных, чтобы я мог …

24 r  regression  time-series  anomaly-detection 

Различное программное обеспечение реализации доступно для лассо . Я знаю, что много обсуждали байесовский подход против частого подхода на разных форумах. Мой вопрос очень специфичен для лассо - каковы различия или преимущества ласио Байса против обычного лассо ? Вот два примера реализации в пакете: # just example data set.seed(1233) X …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

Следующий код оценивает сходство между двумя временными рядами: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) mod1 <- …

24 r  time-series  data-visualization  gam 

У меня есть две переменные: название лекарственного средства (DN) и соответствующие нежелательные явления (AE), которые находятся в отношении многих ко многим. Есть 33 556 наименований лекарств и 9 516 побочных эффектов. Размер выборки составляет около 5,8 миллиона наблюдений. Я хочу изучить и понять связь / отношения между DN и AE. …

24 r  categorical-data  data-visualization  large-data  association-measure 

Я рецензирую статью, в которой есть следующий биологический эксперимент. Устройство используется, чтобы подвергать клетки различным величинам напряжения сдвига жидкости. По мере того как к клеткам прикладывается большее напряжение сдвига, большее их количество начинает отрываться от субстрата. На каждом уровне напряжения сдвига они подсчитывают количество клеток, которые остаются прикрепленными, и, поскольку …

24 r  logistic  multinomial 

У меня есть 17 лет (с 1995 по 2011) данных свидетельств о смерти, связанных со смертями от самоубийств для штата в США. Существует много мифологий о самоубийствах и месяцах / сезонах, большая часть которых противоречива, и литературы, которую я ' После проверки я не получил четкого представления о применяемых методах …

24 r  chi-squared  arima  count-data  seasonality 

Я пытаюсь перейти от использования ezпакета lmeдля повторных измерений ANOVA (как я надеюсь, я смогу использовать пользовательские контрасты с lme). Следуя совету из этого поста в блоге, я смог настроить одну и ту же модель, используя обе функции aov(как это делается ezпри запросе) и lme. Однако, в то время как …

24 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Я пытаюсь смоделировать данные подсчета в R, которые, по-видимому, недостаточно распределены (параметр дисперсии ~ .40). Вероятно, поэтому модель glmс family = poissonили отрицательной биномиальной ( glm.nb) не имеет значения. Когда я смотрю на описания моих данных, у меня нет типичной асимметрии данных подсчета, и остатки в моих двух экспериментальных условиях …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion