Вопросы с тегом «r»

Я пытаюсь вычислить среднее и стандартное отклонение от 2 процентилей для логнормального распределения. Я был успешным в выполнении расчета для нормального распределения с использованием X = mean + sd * Zи решения для среднего и сд. Я думаю, что мне не хватает уравнения, когда я пытаюсь сделать то же самое …

11 r  lognormal 

Для таких статистиков, как я, очень трудно уловить идею VIметрики (вариации информации) даже после прочтения соответствующей статьи Марины Мелиа « Сравнение кластеризаций - расстояние, основанное на информации » (Journal of Multivariate Analysis, 2007). На самом деле, я не знаком со многими терминами кластеризации. Ниже приведен MWE, и я хотел бы …

11 r  clustering  validation  intuition 

Я применил некоторые данные, чтобы найти лучшее решение переменных регрессионной модели с использованием регрессии гребня в R. Я использовал lm.ridgeи glmnet(когда alpha=0), но результаты сильно отличаются, особенно когда lambda=0. Предполагается, что оба оценщика параметров имеют одинаковые значения. Итак, в чем здесь проблема? наилучшие пожелания

11 r  regression  ridge-regression  glmnet 

У меня есть вопрос, касающийся интерпретации вызова tsboot в R. Я проверил документацию как Kendall, так и загрузочного пакета, но я не умнее, чем раньше. Когда я запускаю бутстрап, используя, например, пример из пакета Kendall, где статистикой теста является тау Кендалла: library(Kendall) # Annual precipitation entire Great Lakes # The …

11 r  bootstrap 

Я использовал следующий код R, чтобы соответствовать пробитной модели: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Я хочу знать, что делает stepwiseи backward/forwardделает именно и как выбрать переменные?

11 r  probit  stepwise-regression 

Используя Amelia в R, я получил несколько вмененных наборов данных. После этого я выполнил повторный тест в SPSS. Теперь я хочу объединить результаты испытаний. Я знаю, что могу использовать правила Рубина (реализованные через любой пакет множественного вменения в R) для объединения средств и стандартных ошибок, но как мне объединить p-значения? …

11 r  spss  p-value  multiple-imputation  pooling 

Есть ли стратегия выбора количества деревьев в GBM? В частности, ntreesаргумент в R«S gbmфункции. Я не понимаю, почему вы не должны устанавливать ntreesмаксимально разумное значение. Я заметил, что большее количество деревьев явно уменьшает изменчивость результатов от нескольких GBM. Я не думаю, что большое количество деревьев приведет к переоснащению. есть идеи?

11 r  machine-learning  gbm 

Я пытаюсь использовать neuralnetпакет R (документация здесь ) для прогноза. Вот что я пытаюсь сделать: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = ' + '))) …

11 r  neural-networks  prediction  error 

У меня есть 20-летний набор данных ежегодного количества видов для множества полигонов (~ 200 непрерывных многоугольников неправильной формы). Я использовал регрессионный анализ для определения тенденций (изменение количества в год) для каждого полигона, а также для агрегации данных полигонов на основе границ управления. Я уверен, что в данных имеется пространственная автокорреляция, …

11 r  time-series  correlation  spatial  spatio-temporal 

Рассмотрим следующий код и вывод: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") Похоже, что график QQ для log-normal почти такой же, как график …

11 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

Для собранных данных я использую регрессию Пуассона для построения моделей. Я делаю это с помощью glmфункции в R, где я использую family = "poisson". Для оценки возможных моделей (у меня есть несколько предикторов) я использую AIC. Все идет нормально. Теперь я хочу выполнить перекрестную проверку. Я уже преуспел в этом, …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

У меня есть набор данных, содержащий количество действий, совершенных отдельными лицами в течение 7 дней. Конкретные действия не должны иметь отношение к этому вопросу. Вот некоторые описательные статистические данные для набора данных: СпектрЖадныйотклонениеКоличество наблюдений0 - 77218,22791+696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - 772 \\ \hline \text{Mean} & 18.2 …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

Реализация randomForest не позволяет производить выборку сверх количества наблюдений, даже при выборке с заменой. Почему это? Работает отлично: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Что я хочу сделать: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, 1, 1), replace=TRUE) …

11 r  sampling  random-forest  stratification  oversampling 

Для анализа числа птиц с нулевым уровнем инфляции я хотел бы применить модели с нулевым уровнем инфляции с использованием пакета R pscl . Однако, взглянув на приведенный в документации пример для одной из основных функций ( ? Zeroinfl ), я начинаю сомневаться в том, каково реальное преимущество этих моделей. Согласно …

11 r  poisson-distribution  zero-inflation 

Я хотел бы использовать lme4для подбора регрессии смешанных эффектов и multcompдля вычисления парных сравнений. У меня есть сложный набор данных с несколькими непрерывными и категориальными предикторами, но мой вопрос может быть продемонстрирован на примере встроенного ChickWeightнабора данных: m <- lmer(weight ~ Time * Diet + (1 | Chick), data=ChickWeight, REML=F) …

11 r  mixed-model  multiple-comparisons