Вопросы с тегом «r»

Я хотел бы использовать бинарную модель логистической регрессии в контексте потоковых данных (многомерных временных рядов), чтобы предсказать значение зависимой переменной данных (то есть строки), которые только что прибыли, учитывая прошлые наблюдения. Насколько я знаю, логистическая регрессия традиционно используется для посмертного анализа, где каждая зависимая переменная уже установлена ​​(либо путем проверки, …

21 r  time-series  logistic 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 8 лет назад . У меня есть 2 переменные, оба из класса "числовой": > head(y) [1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567 > head(x) [1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551 Я построил …

21 r 

Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Может ли кто-нибудь предложить несколько советов о том, как использовать weightsаргумент в lmфункции R ? Скажем, например, вы пытались вписать модель в …

21 r  regression 

Мне было интересно, возможно ли генерировать коррелированные случайные биномиальные переменные, следуя подходу линейного преобразования? Ниже я попробовал что-то простое в R, и оно дает некоторую корреляцию. Но мне было интересно, есть ли принципиальный способ сделать это? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

Как работает метод инверсии? Скажем , у меня случайную выборку X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n с плотностью f(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} более 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1и, следовательно, cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}на(0,1)(0,1)(0,1). Тогда методом обращения я получаю распределениеXXXкакF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta. Так есть ли uθuθu^\theta распределение XXX ? Так работает метод инверсии? u&lt;-runif(n) x&lt;-u^(theta)

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

Я пытаюсь приспособить обобщенные линейные модели к некоторым наборам данных подсчета, которые могут быть или не быть перераспределены. Здесь применимы два канонических распределения: Пуассон и Отрицательный бином (Негбин) с EV и дисперсией.μμ\mu Вгп= μВaрпзнак равноμVar_P = \mu ВгNВ= μ + μ2θВaрNВзнак равноμ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} которые могут быть установлены …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

Когда я строю гистограмму моих данных, она имеет два пика: Означает ли это потенциальное мультимодальное распределение? Я запустил dip.testв R ( library(diptest)), и вывод: D = 0.0275, p-value = 0.7913 Я могу заключить, что мои данные имеют мультимодальное распределение? ДАННЫЕ 10346 13698 13894 19854 28066 26620 27066 16658 9221 13578 …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

У меня есть следующий результат от запуска функции GLM. Как я могу интерпретировать следующие значения: Нулевое отклонение Остаточное отклонение AIC Они имеют какое-то отношение к совершенству? Могу ли я рассчитать некоторую степень достоверности соответствия по этим результатам, таким как R-квадрат или любая другая мера? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ tmpData$X1 …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Этот вопрос вряд ли поможет будущим посетителям; это относится только к небольшому географическому региону, конкретному моменту времени или необычайно узкой ситуации, которая обычно не применима к всемирной аудитории Интернета. Чтобы сделать этот вопрос более применимым, посетите справочный центр . Закрыто 7 лет назад . Я хотел знать, что означает параметр …

21 r  gbm 

У меня есть некоторые основные данные о сокращении выбросов и стоимости автомобиля: q24 &lt;- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") Я знаю, что это экспоненциальная функция, …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

В следующем наборе данных я хотел посмотреть, изменится ли ответ (эффект) в отношении сайтов, сезона, продолжительности и их взаимодействий. Некоторые онлайн-форумы по статистике предложили мне продолжить работу с линейными моделями со смешанными эффектами, но проблема в том, что, поскольку репликации рандомизированы на каждой станции, у меня мало шансов собрать образец …

21 r  mixed-model  lme4-nlme 

Например, в R, MASS::mvrnorm()функция полезна для генерации данных, чтобы продемонстрировать различные вещи в статистике. Он принимает обязательный Sigmaаргумент, который представляет собой симметричную матрицу, определяющую ковариационную матрицу переменных. Как бы я создал симметричную матрицу с произвольными записями?n×nn×nn\times n

21 r  random-generation  covariance-matrix 

Я работал с некоторыми данными, которые имеют некоторые проблемы с повторными измерениями. При этом я заметил очень различное поведение lme()и lmer()использование моих тестовых данных и хочу знать почему. Поддельный набор данных, который я создал, содержит измерения роста и веса для 10 предметов, взятых дважды каждый. Я настроил данные так, чтобы …

20 r  mixed-model  lme4-nlme 

Я пытаюсь написать программу на R, которая имитирует псевдослучайные числа из распределения с помощью кумулятивной функции распределения: F( х ) = 1 - опыт( - а х - бр + 1Икср + 1) ,х ≥ 0F(Икс)знак равно1-ехр⁡(-aИкс-бп+1Иксп+1),Икс≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 гдеa , b &gt; 0 , p …

20 r  random-generation