Вопросы с тегом «r»

Я пытаюсь воспроизвести optimрезультаты простой линейной регрессии, снабженной glmили даже nlsR-функциями. Оценки параметров одинаковы, но оценка остаточной дисперсии и стандартные ошибки других параметров не одинаковы, особенно при небольшом размере выборки. Я полагаю, что это из-за различий в способе вычисления остаточной стандартной ошибки между подходами максимального правдоподобия и наименьшего квадрата (деление …

16 r  maximum-likelihood  optimization 

У меня есть месячные данные временных рядов, и я хотел бы сделать прогноз с обнаружением выбросов. Это образец моего набора данных: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Я следую учебному пособию здесь: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/, чтобы лучше понять PCA. Учебное пособие использует набор данных Iris и применяет преобразование журнала до PCA: Обратите внимание, что в следующем коде мы применяем логарифмическое преобразование к непрерывным переменным, как предложено в [1], и устанавливаем centerи scaleравняемся TRUEпри вызове prcompдля стандартизации переменных до применения …

16 r  pca  data-transformation  logarithm 

Я работаю над алгоритмом в R для автоматизации расчета ежемесячного прогноза. Я использую, среди прочего, функцию ets () из пакета прогноза для расчета прогноза. Это работает очень хорошо. К сожалению, для какого-то определенного временного ряда результат, который я получаю, странный. Пожалуйста, найдите ниже код, который я использую: train_ts<- ts(values, frequency=12) …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

Тот, который используется опцией «ward.D» (эквивалентно единственной опции «Ward» в версиях R <= 3.0.3), не реализует критерий кластеризации Ward (1963), тогда как опция «ward.D2» реализует этот критерий ( Муртах и ​​Лежандр 2014). ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/hclust.html ) Очевидно, ward.D не выполняет критерий Уорда должным образом. Тем не менее, похоже, что он хорошо …

16 r  clustering  ward 

Я новичок в этой странице и довольно новый в статистике и Р. Я работаю над проектом для колледжа с целью найти корреляцию между дождем и уровнем воды в реках. Как только корреляция доказана, я хочу прогнозировать / предсказывать это. Данные У меня есть набор данных за несколько лет (взятых каждые …

16 r  time-series  forecasting  cross-correlation  lags 

У меня есть некоторые сомнения по поводу того, какую меру эффективности использовать: область под кривой ROC (TPR как функция FPR) или область под кривой точности-отзыва (точность как функция отзыва). Мои данные несбалансированы, то есть количество отрицательных экземпляров намного больше, чем положительных. Я использую выходной прогноз Weka, пример: inst#,actual,predicted,prediction 1,2:0,2:0,0.873 2,2:0,2:0,0.972 …

16 r  machine-learning  roc  precision-recall  auc 

Я использую glmerфункцию из lme4пакета в R, и я использую bobyqaоптимизатор (т.е. по умолчанию в моем случае). Я получаю предупреждение, и мне любопытно, что это значит. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa -- a trust region step failed to …

16 r  optimization  lme4-nlme  convergence  glmm 

У меня проблемы с пониманием вывода моей lmer()модели. Это простая модель исходной переменной (Поддержка) с различными перехватами состояний / случайными эффектами состояний: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Результаты summary(mlm1): Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ (1 | State) AIC BIC logLik deviance REMLdev 12088 12107 …

16 r  mixed-model  random-effects-model  lme4-nlme 

У меня есть данные для сети метеостанций по всей территории Соединенных Штатов. Это дает мне фрейм данных, который содержит дату, широту, долготу и некоторое измеренное значение. Предположим, что данные собираются один раз в день и определяются погодой регионального масштаба (нет, мы не будем вдаваться в это обсуждение). Я хотел бы …

16 r  regression  data-visualization  pca  spatial 

Я только что прочитал статью, в которой авторы провели множественную регрессию с двумя предикторами. Общее значение r-квадрата составило 0,65. Они предоставили таблицу, которая делит r-квадрат между двумя предикторами. Стол выглядел так: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9 0.008 predictor 1 0.38 1.01 1, 10 0.002 predictor …

16 r  multiple-regression  r-squared  importance  variance-decomposition 

Я работаю над набором данных electricityдоступны в R пакете TSA. Моя цель состоит в том, чтобы выяснить, arimaподойдет ли модель для этих данных и в конечном итоге соответствовать ей. Итак, я поступил следующим образом: 1-й: нанесите временной ряд, который получился, если бы следующий график: 2-й: я хотел взять журнал electricityдля …

16 r  time-series  stationarity 

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 лет назад . В чем разница между функциями rnormи runifв R?

16 r 

Используется Rдля выполнения разложения STL, s.windowуправляет тем, насколько быстро может изменяться сезонный компонент. Малые значения позволяют более быстрые изменения. Установка сезонного окна равной бесконечности равносильна тому, что сезонный компонент должен быть периодическим (т. Е. Идентичным по годам). Мои вопросы: 121212s.window Есть ли связь между этим и частотой временного ряда?

16 r  time-series  trend  seasonality 

В подпрограмме rpart () для создания моделей CART вы указываете параметр сложности, к которому вы хотите удалить свое дерево. Я видел две разные рекомендации по выбору параметра сложности: Выберите параметр сложности, связанный с минимально возможной перекрестной проверкой ошибки. Этот метод рекомендуется Quick-R и HSAUR. Выберите параметр наибольшей сложности, оценочная перекрестная …

16 r  cart  rpart