Вопросы с тегом «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. Возрастная пирамида выглядит следующим образом: я хотел бы сделать что-то похожее, а именно 2 барплота (не гистограммы) с одинаковыми категориями, повернутыми вертикально …

14 r  data-visualization 

Существует ли метод моделирования, такой как LOESS, который допускает ноль, один или несколько разрывов, где время разрывов не известно априори? Если метод существует, есть ли существующая реализация в R?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Я применяю алгоритм случайного леса в качестве классификатора для набора данных микрочипов, который разделен на две известные группы с тысячами объектов. После первого запуска я смотрю на важность функций и снова запускаю алгоритм дерева с 5, 10 и 20 наиболее важными функциями. Я обнаружил, что для всех 10-ти и 20-ти …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Я ищу Rпакет для оценки коэффициентов логит-моделей с индивидуальным фиксированным эффектом (индивидуальный перехват) с использованием оценки Чемберлена 1980 года. Это часто называют оценкой логита Чемберлена с фиксированным эффектом. Это классическая оценка при работе с бинарными данными панели результатов (по крайней мере, в эконометрике), но я просто не нахожу ничего связанного …

14 r  logistic  panel-data  clogit 

Я смотрел на эту страницуи заметил методы для доверительных интервалов для lme и lmer в R. Для тех, кто не знает R, это функции для генерации смешанных эффектов или многоуровневых моделей. Если бы у меня были фиксированные эффекты в чем-то вроде схемы повторных измерений, что бы означал доверительный интервал вокруг …

14 r  confidence-interval  mixed-model  repeated-measures  sas 

Предположим, у меня есть участников, каждый из которых дает ответ 20 раз, 10 в одном состоянии и 10 в другом. Я подхожу к линейной модели смешанных эффектов, сравнивая в каждом условии. Вот воспроизводимый пример, моделирующий эту ситуацию с использованием пакета в :NNNYYYYYYlme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition | …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Кажется, существует большая путаница при сравнении использования glmnetвнутри caretдля поиска оптимальной лямбды и использования cv.glmnetдля выполнения той же задачи. Было задано много вопросов, например: Модель классификации train.glmnet против cv.glmnet? Как правильно использовать glmnet с кареткой? Перекрестная проверка `glmnet` с использованием` caret` но ответа не дано, что может быть связано с …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Контекст : Я хочу , чтобы нарисовать линию в диаграмме рассеяния , что не появляется параметрическими, поэтому я использую geom_smooth()в ggplotв R. Он автоматически возвращает geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Я создал логистическую регрессию, используя следующий код: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Затем я использовал выходные данные для создания окончательной модели: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + IP_util_E1_m05_flg + …

14 r  probability  logistic 

Меня очень смущает то, как вес работает в glm с family = "binomial". В моем понимании вероятность появления glm с family = "binomial" определяется следующим образом: где - «доля наблюдаемого успеха», а n - известное количество испытаний.е( у) = ( пп у) рп у( 1 - р )n ( 1 …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

На самом деле, я думал, что понял, что можно показать на графике частичной зависимости, но на очень простом гипотетическом примере я немного озадачился. В следующем фрагменте кода я генерирую три независимые переменные ( a , b , c ) и одну зависимую переменную ( y ), где c показывает тесную …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

Используя эти данные: head(USArrests) nrow(USArrests) Я могу сделать PCA следующим образом: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Я могу получить новые компоненты в otherPCA$scores и доля дисперсии объясняется компонентами с summary(otherPCA) Но что, если я хочу знать, какие переменные в основном объясняются какими основными компонентами? И наоборот: например, ПК1 или ПК2 в …

14 r  pca  dimensionality-reduction  regression-strategies 

У меня есть две части многомерного набора данных, давайте назовем их trainи test. И я хочу построить модель, основанную на наборе данных поезда, а затем проверить ее на наборе тестовых данных. Количество кластеров известно. Я попытался применить кластеризацию k-средних в R, и я получил объект, который содержит центры кластеров: kClust …

14 r  clustering  k-means 

Мне интересно, может ли кто-нибудь сообщить мне, правильно ли я рассчитал доверительный интервал для разницы между двумя пропорциями. Размер выборки составляет 34, из которых 19 женщин и 15 мужчин. Следовательно, разница в пропорциях составляет 0,1176471. Я рассчитываю 95% доверительный интервал для разницы между -0.1183872 и 0.3536814. Поскольку доверительный интервал проходит …

14 r  confidence-interval 

Рассмотрим следующий биплот PCA: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Есть куча красных стрелок, что они означают? Я знал, что первая стрелка, помеченная «Var1», должна указывать самое изменяющееся направление набора данных (если мы считаем их 2000 точками данных, …

14 r  pca  linear-algebra  biplot