Вопросы с тегом «r»

Каковы плюсы и минусы использования LARS [1] по сравнению с использованием координатного спуска для подбора L1-регуляризованной линейной регрессии? Я в основном заинтересован в аспектах производительности (мои проблемы, как правило, Nисчисляются сотнями тысяч и p<20). Однако, любые другие идеи также будут оценены. редактировать: так как я разместил вопрос, chl любезно указал …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Я задал этот вопрос вчера на StackOverflow и получил ответ, но мы согласились, что он кажется немного хакерским и, возможно, есть лучший способ взглянуть на него. Вопрос: я хотел бы рассчитать стандартные ошибки Ньюи-Уэста (HAC) для вектора (в данном случае - вектора биржевых доходностей). Функция NeweyWest()в sandwichпакете делает это, но …

13 r  standard-error  autocorrelation  heteroscedasticity 

Я хотел бы автоматизировать выбор выгорания для цепочки MCMC, например, удалив первые n строк на основе диагностики сходимости. В какой степени этот шаг можно безопасно автоматизировать? Даже если я все еще дважды проверю автокорреляцию, трассировку mcmc и pdf, было бы неплохо автоматизировать выбор длины записи. Мой вопрос общий, но было …

13 r  bayesian  mcmc 

Я прочитал и видел много графиков параллельных координат. Может ли кто-нибудь ответить на следующие вопросы: Что такое параллельные координаты (PCP) в простых словах, чтобы непрофессионал мог понять? Математическое объяснение с некоторой интуицией, если это возможно Когда PCP полезен и когда их использовать? Когда это PCP не полезно , и когда …

13 r  data-visualization 

Скажем, у меня 50 миллионов уникальных вещей, и я беру 10 миллионов образцов (с заменой) ... Первый прикрепленный график показывает, сколько раз я выбираю одну и ту же "вещь", что относительно редко население больше, чем моя выборка. Однако, если моя популяция составляет всего 10 миллионов штук, и я беру 10 …

13 r  sampling  expectation-maximization 

Следуя недавним вопросам, которые у нас были здесь . Я прыгал, чтобы узнать, сталкивался ли кто-нибудь или может поделиться кодом R для выполнения пользовательского анализа мощности, основанного на моделировании для линейной модели? Позже я, очевидно, хотел бы расширить его на более сложные модели, но мне кажется, что мне стоит начать …

13 r  power  power-analysis 

В России Rсуществует три метода форматирования входных данных для логистической регрессии с использованием glmфункции: Данные могут быть в «двоичном» формате для каждого наблюдения (например, y = 0 или 1 для каждого наблюдения); Данные могут быть в формате «Уилкинсон-Роджерс» (например, y = cbind(success, failure)), где каждая строка представляет одну обработку; или …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

Эмпирические функции CDF обычно оцениваются пошаговой функцией. Есть ли причина, почему это делается таким образом, а не с помощью линейной интерполяции? Есть ли у функции шага какие-нибудь интересные теоретические свойства, которые заставляют нас предпочитать ее? Вот пример из двух: ecdf2 <- function (x) { x <- sort(x) n <- length(x) …

13 r  distributions  ecdf 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Я гуглил и искал по stats.stackexchange, но не могу найти формулу для расчета 95% доверительного интервала для значения для линейной регрессии. Кто-нибудь может это предоставить?р2R2R^2 Еще лучше, скажем, я выполнил линейную регрессию ниже в R. Как бы я вычислил 95% доверительный интервал для значения используя код R.р2R2R^2 lm_mtcars <- lm(mpg …

13 r  regression  confidence-interval  inference  r-squared 

Я пересматриваю статью о опылении, где данные распределены биномиально (плод созревает или нет). Поэтому я использовал glmerодин случайный эффект (отдельное растение) и один фиксированный эффект (обработка). Рецензент хочет знать, повлияло ли растение на плодоношение, но у меня проблемы с интерпретацией glmerрезультатов. Я читал в Интернете, и, кажется, могут быть проблемы …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

Функция lm в R может выводить оценочную ковариацию коэффициентов регрессии. Что эта информация дает нам? Можем ли мы теперь лучше интерпретировать модель или диагностировать проблемы, которые могут присутствовать в модели?

13 r  multiple-regression  least-squares 

Я хотел бы извлечь наклоны для каждого человека в модели смешанного эффекта, как обрисовано в общих чертах в следующем параграфе Модели смешанных эффектов использовались для характеристики отдельных путей изменения показателей когнитивной сводки, включая термины для возраста, пола и года обучения в качестве фиксированных эффектов (Laird and Ware, 1982; Wilson et …

13 r  mixed-model 

Я читал о расчете значений в смешанных моделях и после прочтения FAQ по R-sig, других постов на этом форуме (я бы связал несколько, но мне не хватает репутации) и нескольких других ссылок, которые я понимаю, используя Значения в контексте смешанных моделей сложны.R 2р2R2R^2р2R2R^2 Однако недавно я наткнулся на эти две …

13 r  mixed-model  r-squared  lme4-nlme 

У меня есть эмпирическое распределение . Я рассчитываю это следующим образомG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Я обозначаю , т. - это pdf, а - это cdf.h Gh(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Теперь я хочу решить уравнение для верхнего предела интегрирования (скажем, ), чтобы ожидаемое значение …

13 r  integral  ecdf