Вопросы с тегом «r»

Я сделал модель логистической регрессии, используя glm в R. У меня есть две независимые переменные. Как я могу построить границу решения моей модели на графике рассеяния двух переменных. Например, как я могу нарисовать фигуру, например: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 Благодарю.

16 r  logistic 

Как randomForestпакет оценивает вероятности класса, когда я использую predict(model, data, type = "prob")? Я использовал rangerдля обучения случайных лесов, используя probability = Tаргумент для прогнозирования вероятностей. rangerв документации сказано что это: Вырастите лес вероятности, как в Malley et al. (2012). Я смоделировал некоторые данные и попробовал оба пакета и получил …

16 r  random-forest  prediction 

Я заинтересован в изменении нулевых гипотез, используя glm()в R. Например: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) проверяет гипотезу, что . Что если я захочу изменить значение null на = какое-то произвольное значение внутри ? рр = 0,5пзнак равно0,5p = 0.5ппpglm() Я знаю, что это можно …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

Я пытаюсь использовать lme4::glmer()для подгонки биномиальной обобщенной смешанной модели (GLMM) с зависимой переменной, которая является не двоичной, а непрерывной переменной от нуля до единицы. Можно думать об этой переменной как о вероятности; на самом деле это вероятность того, как сообщили человеческих субъектов (в эксперименте , который я помочь анализирующего). Т.е. …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

Вопрос CV Я пытаюсь дать (а) подробное и краткое математическое представление (я) модели смешанных эффектов. Я использую lme4пакет в R. Каково правильное математическое представление для моей модели? Данные, научный вопрос и код R Мой набор данных состоит из видов в разных регионах. Я проверяю, изменяется ли распространенность вида во время, …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Прочитав этот пост в блоге о байесовских моделях структурных временных рядов, я хотел взглянуть на реализацию этого в контексте проблемы, для которой я ранее использовал ARIMA. У меня есть некоторые данные с некоторыми известными (но шумными) сезонными компонентами - это определенно есть ежегодные, ежемесячные и еженедельные компоненты, а также некоторые …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

У меня есть рабочий пример (в R), который я пытаюсь понять дальше. Я использую Limma для создания линейной модели, и я пытаюсь понять, что происходит шаг за шагом в вычислениях кратного изменения. Я в основном пытаюсь выяснить, что происходит для расчета коэффициентов. Из того, что я могу выяснить, QR-декомпозиция используется …

15 r  regression  linear-model 

Я хотел бы знать, использует ли случайный лес Бреймана (случайный лес в пакете R randomForest) в качестве критерия расщепления (критерий для выбора атрибута) получение информации или индекс Джини? Я пытался выяснить это на http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm и в документации для пакета randomForest в R. Но единственное, что я обнаружил, это то, что …

15 r  random-forest  entropy  gini 

У меня есть две переменные - X и Y, и мне нужно сделать кластер максимальным (и оптимальным) = 5. Давайте идеальный график переменных выглядит следующим образом: Я хотел бы сделать 5 кластеров из этого. Что-то вроде этого: Таким образом, я думаю, что это смешанная модель с 5 кластерами. Каждый кластер …

15 r  clustering  gaussian-mixture 

Я попытался вычислить AIC линейной регрессии в R, но без использования AICфункции, например: lm_mtcars <- lm(mpg ~ drat, mtcars) nrow(mtcars)*(log((sum(lm_mtcars$residuals^2)/nrow(mtcars))))+(length(lm_mtcars$coefficients)*2) [1] 97.98786 Тем не менее, AICдает другое значение: AIC(lm_mtcars) [1] 190.7999 Может кто-нибудь сказать мне, что я делаю не так?

15 r  aic  information-theory 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я новичок в glmnetпакете, и я все еще не уверен, как интерпретировать результаты. Может ли кто-нибудь помочь мне прочитать следующий сюжет трассировки? График был получен путем запуска следующего: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, 2)) plot(model$glmnet.fit, "norm", …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

У меня есть некоторые данные, которые ограничены между 0 и 1. Я использовал betaregпакет в R, чтобы подогнать регрессионную модель с ограниченными данными в качестве зависимой переменной. У меня вопрос: как мне интерпретировать коэффициенты из регрессии?

15 r  regression  interpretation  beta-distribution  regression-coefficients 

Я оценил образец ковариационной матрицы образца и получил симметричную матрицу. С , я хотел бы создать -мерного нормальный распределенный гп , но поэтому мне нужно разложение Холецкого . Что мне делать, если не является положительно определенным?C n C CССCССCNNnССCССC

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky