Вопросы с тегом «r»

Я приспособил модели ARIMA к исходному временному ряду, и лучшая модель - ARIMA (1,1,0). Теперь я хочу смоделировать серию из этой модели. Я написал простую модель AR (1), но я не мог понять, как отрегулировать разницу в модели ARI (1,1,0). Следующий код R для серии AR (1): phi= -0.7048 z=rep(0,100) …

11 r  time-series  arima 

Есть ли способ получить показатель достоверности (мы можем также назвать его значением достоверности или вероятности) для каждого прогнозируемого значения при использовании таких алгоритмов, как Random Forests или Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Допустим, этот показатель доверия будет варьироваться от 0 до 1 и покажет, насколько я уверен в том или ином …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

Я надеюсь, что кто-то может помочь с тем, что я считаю относительно простым вопросом, и я думаю, что знаю ответ, но без подтверждения он стал тем, в чем я просто не могу быть уверен. У меня есть данные подсчета в качестве переменной ответа, и я хочу измерить, как эта переменная …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

Я пытаюсь смоделировать среднюю интенсивность паразитов, воздействующих на хозяина в R, используя отрицательную биномиальную модель. Я продолжаю получать 50 или более предупреждений, которые говорят: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Как я могу справиться с этим? Мой код выглядит так: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Я применил тест DW к моей регрессионной модели в R, и я получил статистику теста DW 1,78 и значение p 2,2e-16 = 0. Означает ли это, что не существует автокорреляции между невязками, потому что stat близок к 2 с небольшим p-значением, или это означает, что хотя stat близок к 2, …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

Используя набор значений, полученных в результате анализа главных компонентов, можно изучить объясняющие переменные, составляющие каждый основной компонент. Возможно ли это и с помощью линейного дискриминантного анализа? Приведенные примеры используют данные «Данные Ириса Эдгара Андерсона» ( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set ). Вот данные радужной оболочки : id SLength SWidth PLength PWidth species 1 5.1 …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

У меня есть два временных ряда ежедневных данных. Одна есть, sign-upsа другая terminationsиз подписок. Я хотел бы предсказать последнее, используя информацию, содержащуюся в обеих переменных. Глядя на график этих рядов, становится очевидным, что окончания связаны с кратными числами регистраций за предыдущие месяцы. То есть скачок числа подписок 10 мая приведет …

11 r  time-series  seasonality  var 

Мы пытаемся создать автокоррелированные случайные значения, которые будут использоваться в качестве временных рядов. У нас нет существующих данных, на которые мы ссылаемся, и мы просто хотим создать вектор с нуля. С одной стороны, нам нужен, конечно, случайный процесс с распределением и его SD. С другой стороны, должна быть описана автокорреляция, …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

Предположим, у нас есть следующий набор данных: Men Women Dieting 10 30 Non-dieting 5 60 Если я запускаю точный тест Фишера в R, то что alternative = greater(или меньше) подразумевается? Например: mat = matrix(c(10,5,30,60), 2,2) fisher.test(mat, alternative="greater") Я получаю p-value = 0.01588и odds ratio = 3.943534. Кроме того, когда я …

11 r  statistical-significance  contingency-tables  fishers-exact 

Есть ли способ понять, если две линии (более или менее) параллельны? У меня есть две линии, сгенерированные из линейных регрессий, и я хотел бы понять, параллельны ли они. Другими словами, я хотел бы получить разные наклоны этих двух линий. Есть ли функция R для расчета этого? РЕДАКТИРОВАТЬ: ... и как …

11 r  regression  interaction  linear-model 

Мне недавно сказали, что было невозможно включить изменяющиеся во времени ковариаты в продольных смешанных моделях, не вводя временную задержку для этих ковариат. Вы можете подтвердить / опровергнуть это? Есть ли у вас какие-либо ссылки на эту ситуацию? Я предлагаю простую ситуацию прояснить. Предположим, что я повторил измерения (скажем, более 30 …

11 r  mixed-model  lme4-nlme 

До сих пор работая в основном с данными поперечного сечения и совсем недавно просматривая, сканируя спотыкаясь через кучу вводной литературы по временным рядам, мне интересно, какую роль играют объясняющие переменные в анализе временных рядов. Я хотел бы объяснить тенденцию, а не ослаблять тренд. Большая часть того, что я читаю в …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

Я хотел бы разложить следующие данные временных рядов на сезонные, трендовые и остаточные компоненты. Данные представляют собой почасовой профиль Cooling Energy из коммерческого здания: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Таким образом, существуют очевидные ежедневные и еженедельные сезонные эффекты, основанные на рекомендациях: Как разложить временные ряды с несколькими сезонными компонентами? …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

tl; dr: Начиная с набора данных, сгенерированного под нулевым значением, я повторно проанализировал случаи с заменой и провел проверку гипотезы для каждого повторно выбранного набора данных. Эти проверки гипотез отклоняют ноль более 5% времени. В приведенном ниже очень простом моделировании я генерирую наборы данных с X∼N(0,1)⨿Y∼N(0,1)X∼N(0,1)⨿Y∼N(0,1)X \sim N(0,1) \amalg Y …

10 r  bootstrap  simulation  resampling 

Почему я получаю разные прогнозы для ручного полиномиального расширения и использую polyфункцию R ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly …

10 r  regression  polynomial