Вопросы с тегом «r»

В настоящее время работает в Octave, но из-за плохой документации прогресс очень медленный. Какой язык прост в изучении и использовании и хорошо документирован для решения проблем машинного обучения? Я ищу прототип на небольшом наборе данных (тысячи примеров), поэтому скорость не важна. РЕДАКТИРОВАТЬ: я разрабатываю механизм рекомендации. Итак, я заинтересован в …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Я пытаюсь настроить модель Пуассона с нулевой раздувкой в ​​R и JAGS. Я новичок в JAGS, и мне нужно некоторое руководство о том, как это сделать. Я пытался со следующим, где у [я] является наблюдаемой переменной model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

У меня есть большой набор данных (20 000 точек данных), из которого я хочу взять повторные выборки из 10 точек данных. Однако, как только я выбрал эти 10 точек данных, я хочу, чтобы они больше не выбирались. Я пытался использовать sampleфункцию, но, похоже, у нее нет возможности сэмплировать без замены …

12 r  sample 

После года, проведенного в аспирантуре, мое понимание «взвешенных наименьших квадратов» таково: пусть , будет некоторой матрицей проектирования, \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p - вектор параметров, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n - вектор ошибок, такой что \ boldsymbol \ …

12 r  linear-model  weighted-regression 

Я заметил, что при построении моделей регрессии случайных лесов, по крайней мере, в R, прогнозируемое значение никогда не превышает максимальное значение целевой переменной, видимое в данных обучения. В качестве примера см. Код ниже. Я строю регрессионную модель для прогнозирования mpgна основе mtcarsданных. Я строю модели OLS и случайных лесов и …

12 r  random-forest 

Я довольно плохо знаком с R. Я попытался прочитать анализ временных рядов и уже закончил Анализ временных рядов Шамвея и Стоффера и его приложения, 3-е издание , Отличное прогнозирование Хиндмана : принципы и практика Использование R Аврил Коглан для анализа временных рядов А. Ян Маклеод и др. Анализ временных рядов …

12 r  time-series 

Я пытаюсь понять процесс обучения линейной поддержки векторной машины . Я понимаю, что свойства SMV позволяют оптимизировать их гораздо быстрее, чем с помощью решателя квадратичного программирования, но в целях обучения я хотел бы посмотреть, как это работает. Учебные данные set.seed(2015) df <- data.frame(X1=c(rnorm(5), rnorm(5)+5), X2=c(rnorm(5), rnorm(5)+3), Y=c(rep(1,5), rep(-1, 5))) df …

12 r  svm  optimization 

Я выполнил многомерную логистическую регрессию с зависимой переменной, Yявляющейся смертью в доме престарелых в течение определенного периода времени, и получил следующие результаты (обратите внимание, что переменные, начинающиеся в Aнем, являются непрерывным значением, а те, которые начинаются в, Bявляются категоричными): Call: glm(Y ~ A1 + B2 + B3 + B4 + …

12 r  regression  logistic 

Какие параметры start, etastart, mustartв GLM () функцию ? Я искал в документах и ​​Интернете, но я не нашел четкого объяснения, что это значит. Это похоже на байесовские «начальные значения» для цепочек, но я сомневаюсь, что это связано, так как функция glm () в R является статистикой частых ...

12 r  generalized-linear-model  starting-values 

Допустим, у меня есть следующие данные и я использую модель регрессии: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) С одной стороны, я использую линейную модель для прогнозирования доходов: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) Во-вторых, я запускаю модель logit для прогнозирования выигрышной переменной: md2 = glm(factor(won) ~ age + …

12 r 

Я выполняю следующий модульный корневой тест (Dickey-Fuller) для временного ряда, используя ur.df()функцию в urcaпакете. Команда: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) Выход: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

12 r  time-series  hypothesis-testing  unit-root 

В настоящее время я использую следующий процесс для загрузки многомерного временного ряда в R: Определить размеры блоков - запустить функцию b.starв npпакете, которая создает размер блока для каждой серии Выберите максимальный размер блока Запустить tsbootна любой серии, используя выбранный размер блока Используйте индекс из выходных данных начальной загрузки для восстановления …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

В качестве заголовка мне нужно нарисовать что-то вроде этого: Можно ли использовать ggplot или другие пакеты, если ggplot не способен, нарисовать что-то подобное?

12 r  data-visualization  ggplot2  funnel-plot 

Документация R для обоих не проливает много света. Все, что я могу получить по этой ссылке, это то, что использование любого из них должно быть хорошо. Я не понимаю, почему они не равны. Факт: пошаговая функция регрессии в R, step()использует extractAIC(). Интересно, что запуск lm()модели и glm()«нулевой» модели (только пересечение) …

11 r  regression  aic  stepwise-regression 

Я пытаюсь оценить множественную линейную регрессию в R с помощью следующего уравнения: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) Задания и вопросы представляют собой квартальные временные ряды данных, построенные с помощью askings <- ts(...). Проблема в том, что я получил автокоррелированные остатки. Я знаю, что можно …

11 r  time-series  multiple-regression  autocorrelation  residuals