Вопросы с тегом «r»

У меня есть следующая модель: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... и это сводный результат. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

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. Я очень плохо знаком с R. Я сейчас учусь машинному обучению. Очень жаль, если этот вопрос кажется очень простым. Я пытаюсь найти …

12 r  feature-selection 

Чем объясняются различия в p-значениях в следующих aovи lmвызовах? Разница только из-за различных типов вычислений сумм квадратов? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Можно ли обучить Случайный Лес для правильного прогнозирования данных счета? Как это будет продолжаться? У меня довольно широкий диапазон значений, поэтому классификация не имеет смысла. Если бы я использовал регрессию, я бы просто усек результат? Я совершенно потерян здесь. Есть идеи?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Я только что наткнулся на этот замечательный анализ, который одновременно интересен и красив: http://www.nytimes.com/interactive/2012/11/02/us/politics/paths-to-the-white-house.html Мне интересно, как такое «дерево путей» может быть построено с использованием R. Какие данные и алгоритм нужны для построения такого дерева путей? Благодарю.

12 r  data-visualization  politics 

Я использовал stl () в R, чтобы разложить данные счетчиков на трендовые, сезонные и нерегулярные компоненты. Результирующие значения тренда больше не являются целыми числами. У меня есть следующие вопросы: Является ли stl () подходящим способом для десезонализации данных подсчета? Поскольку результирующий тренд больше не оценивается как целое, могу ли я …

12 r  time-series  poisson-distribution 

Насколько я понимаю, случайный лес выбирает случайным образом переменные mtry для построения каждого дерева решений. Таким образом, если mtry = ncol / 3, то каждая переменная будет использоваться в среднем на 1/3 деревьев. И 2/3 деревьев не будут их использовать. Но что, если я знаю, что одна переменная, вероятно, очень …

12 r  random-forest  parameterization 

Я не смог понять, как выполнить линейную регрессию в R для повторного измерения проекта. В предыдущем вопросе (все еще без ответа) мне было предложено не использовать, lmа использовать смешанные модели. Я использовал lmследующим образом: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) (более подробную информацию о наборе данных можно найти по ссылке выше) Однако …

12 r  regression  mixed-model  repeated-measures 

Я пытаюсь обнаружить аномальные значения во временном ряду климатических данных с некоторыми отсутствующими наблюдениями. При поиске в Интернете я нашел много доступных подходов. Из них stl разложение кажется привлекательным в смысле удаления трендовых и сезонных компонентов и изучения остатка. Чтение STL: Процедура разложения по сезонным трендам, основанная на Loess , …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

Я пытаюсь разложить ковариационную матрицу на основе набора данных разреженных / gappy. Я замечаю, что сумма лямбда (объясненная дисперсия), рассчитанная с помощью svd, усиливается с помощью все более и более дурацких данных. Без пробелов, да svdи eigenте же результаты. Это, кажется, не происходит с eigenразложением. Я склонялся к использованию, svdпотому …

12 r  svd  eigenvalues 

Я использую пакет randomForest в R и использую данные радужной оболочки, генерируемый случайный лес является классификацией, но когда я использую набор данных с примерно 700 объектами (каждый объект представлен в пикселе размером 28x28 пикселей), а столбец метки называется label, то randomForestгенерируется регресс. Я использую следующую строку: rf <- randomForest(label ~ …

12 r  random-forest 

У меня есть следующая функция вероятности: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} где z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Моя модель выглядит Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} Это визуализируется с помощью кривой вероятности, которая выглядит так, как показано ниже. Я рассматриваю возможность добавления пары переменных к …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

У меня проблемы с производительностью при использовании MCMCglmmпакета в R для запуска модели смешанных эффектов. Код выглядит так: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) В данных содержится около 20 000 наблюдений, которые сгруппированы примерно в 200 школах. Я удалил все неиспользуемые переменные из фрейма данных и …

12 r  mixed-model  mcmc  computational-statistics 

Я пытаюсь проверить различные подходы анализа функциональных данных. В идеале я хотел бы протестировать панель подходов, которые у меня есть, на смоделированных функциональных данных. Я попытался сгенерировать смоделированный FD, используя подход, основанный на суммировании гауссовских шумов (код ниже), но полученные кривые выглядят слишком грубыми по сравнению с реальными . Мне …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

Я использовал rjags для запуска MCMC на модели, указанной на языке JAGS. Есть ли хороший способ извлечь эту модель и выполнить с ней предсказания (используя апостериорные распределения моих параметров)? Я могу переопределить модель в R и подключить режимы своих параметров для постеров; Мне просто интересно, есть ли менее излишний способ …

12 r  jags