Вопросы с тегом «r»

Я установил модель с несколькими независимыми переменными, одна из которых - задержка зависимой переменной, используя пакет dynlm. Предполагая, что у меня есть прогнозы на 1 шаг вперед для моих независимых переменных, как мне получить прогнозы на 1 шаг вперед для моих зависимых переменных? Вот пример: library(dynlm) y<-arima.sim(model=list(ar=c(.9)),n=10) #Create AR(1) dependant …

11 r  dynamic-regression 

Вот что я хочу сделать, но, похоже, нет predictспособа для mlogit. Любые идеи? library(mlogit) data("Fishing", package = "mlogit") Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode") Fish_fit<-Fish[-1,] Fish_test<-Fish[1,] m <- mlogit(mode ~price+ catch | income, data = Fish_fit) predict(m,newdata=Fish_test)

11 r  logistic  logit  multinomial 

Допустим, у меня есть данные: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Я хочу построить непрерывное непрерывное взаимодействие так, чтобы x1 находился на оси X, а x2 был представлен 3 строками, одна из которых представляет x2 при Z-значении 0, одна при …

11 r  regression  ggplot2  interaction 

Любой, кто следит за бейсболом, скорее всего, слышал о непонятном выступлении в стиле MVP в Торонто Жозе Баутиста. За четыре года до этого он совершил около 15 хоумранов за сезон. В прошлом году он ударил 54, число превзошло только 12 игроков в истории бейсбола. В 2010 году ему заплатили 2,4 …

11 r  regression  modeling 

Я ищу, как (визуально) объяснить простую линейную корреляцию для студентов первого курса. Классический способ визуализации - построить график рассеяния Y ~ X с прямой линией регрессии. Недавно мне пришла в голову идея расширить этот тип графики, добавив к графику еще 3 изображения, оставив мне: график рассеяния y ~ 1, затем …

11 r  data-visualization  regression  correlation 

Таким образом, предполагая, что есть смысл проверить допущение нормальности для ановы (см. 1 и 2 ) Как это можно проверить в R? Я ожидал бы сделать что-то вроде: ## From Venables and Ripley (2002) p.165. utils::data(npk, package="MASS") npk.aovE <- aov(yield ~ N*P*K + Error(block), npk) residuals(npk.aovE) qqnorm(residuals(npk.aov)) Что не работает, …

11 r  anova  normality-assumption  repeated-measures 

Я хочу реализовать (в R) следующую очень простую динамическую линейную модель, для которой у меня есть 2 неизвестных изменяющихся во времени параметра (дисперсия ошибки наблюдения и дисперсия ошибки состояния ). ε 2 тε1Tϵt1\epsilon^1_tε2Tϵt2\epsilon^2_t YTθт + 1знак равнознак равноθT+ ϵ1TθT+ ϵ2TYt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + \epsilon^1_t\\ \theta_{t+1} & …

11 r  mcmc  dlm  particle-filter 

У меня есть датафрейм, подобный следующему: case simulation temp plank oxygen 1 1 1 8 7 11 2 2 1 16 10 15 ... 17 17 2 26 12 17 18 18 2 15 8 12 19 19 2 28 11 21 20 20 2 24 6 14 Я хотел …

11 r 

У меня есть данные за два года, которые выглядят примерно так: Дата _ __ Насилие Y / N? _ Количество пациентов 01.01.2008 _ ___ 0 __ _ __ _ ____ 11 01.02.2008 _ __ _ 0 _ __ _ __ _ __ 11 01.03.2008 _ ____ 1 __ _ __ …

11 r  mixed-model  autocorrelation  panel-data 

Пример кода: (pc.cr <- princomp(USArrests)) summary(pc.cr) loadings(pc.cr) ## note that blank entries are small but not zero Я получаю разные результаты от каждого, и я не уверен, что понимаю, в чем разница. Вот вывод: > summary(pc.cr) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Standard deviation 82.8908472 14.06956001 6.424204055 2.4578367034 Proportion …

11 r  pca 

Я ищу корреляции между ответами на разные вопросы в опросе («хмм, давайте посмотрим, соотносятся ли ответы на вопрос 11 с ответами на вопрос 78»). Все ответы являются категоричными (большинство из них варьируются от «очень несчастных» до «очень счастливых»), но у некоторых есть другой набор ответов. Большинство из них можно считать …

11 r  correlation  categorical-data  data-visualization 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я хочу рассчитать сводку переменной в data.frame для каждой уникальной комбинации факторов в data.frame. Должен ли я использовать plyr …

11 r  categorical-data  aggregation  plyr 

Рискуя сделать вопрос специфичным для программного обеспечения и из-за его повсеместности и особенностей, я хочу спросить о функции biplot()в R и, более конкретно, о вычислении и построении по умолчанию ее наложенных красных стрелок, соответствующих к базовым переменным. [Чтобы разобраться в некоторых комментариях, изначально опубликованные сюжеты имели скудную проблему с редким …

11 r  pca  biplot 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Мне интересно, как я могу смоделировать выборку из n времен жизни распределения Вейбулла, которые включают наблюдения типа I с правой цензурой. Например, пусть n = 3, shape = 3, scale = 1 и уровень цензуры = .15, а время цензуры = .88. Я знаю, как сгенерировать выборку Вейбулла, но я …

11 r  survival  simulation  random-generation