Вопросы с тегом «r»

Учитывая три переменные, yи x, которые являются положительными непрерывными, и z, что является категориальным, у меня есть две модели кандидатов, заданные: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) а также fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) Я …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

У меня есть некоторые переменные, и мне интересно найти нелинейные отношения между ними. Поэтому я решил добавить несколько сплайнов или лессов и напечатать красивые графики (см. Код ниже). Но я также хочу иметь некоторую статистику, которая дает мне представление о том, насколько вероятно, что отношение является вопросом случайности ... т.е. …

10 r  regression  splines  loess 

Я ищу, чтобы сгруппировать / объединить узлы в графе, используя кластеризацию графа в 'r'. Вот потрясающе игрушечный вариант моей проблемы. Есть два "кластера" Существует «мост», соединяющий кластеры Вот сеть-кандидат: Когда я смотрю на расстояние соединения, "hopcount", если хотите, то я могу получить следующую матрицу: mymatrix <- rbind( c(1,1,2,3,3,3,2,1,1,1), c(1,1,1,2,2,2,1,1,1,1), c(2,1,1,1,1,1,1,1,2,2), …

10 r  clustering  data-visualization  numerics 

Я сделал начальную загрузку со смешанной моделью (несколько переменных с взаимодействием и одна случайная величина). Я получил этот результат (только частичный): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

Я запускаю объединенную регрессию OLS с использованием пакета plm в R. Хотя мой вопрос больше относится к базовой статистике, поэтому я постараюсь сначала опубликовать ее здесь;) Так как мои результаты регрессии дают гетероскедастические остатки, я хотел бы попробовать использовать устойчивые стандартные ошибки гетероскедастичности. В результате coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))я получаю таблицу, …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Я бегу glms в R (обобщенные линейные модели). Я думал, что знаю значения pvalue - пока не увидел, что вызов сводки для glm не дает вам превосходящего pvalue представителя модели в целом - по крайней мере, не там, где это делают линейные модели. Мне интересно, если это дано как значение …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

Я играю с набором данных о раке молочной железы и создал диаграмму рассеяния всех атрибутов, чтобы понять, какие из них оказывают наибольшее влияние на предсказание класса malignant(синий) benign(красный). Я понимаю, что строка представляет ось x, а столбец представляет ось y, но я не вижу, какие наблюдения я могу сделать относительно …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

Вся литература по моделированию распределения видов предполагает, что при прогнозировании присутствия / отсутствия вида с использованием модели, которая выводит вероятности (например, RandomForests), важен выбор пороговой вероятности, с помощью которой можно фактически классифицировать вид как присутствие или отсутствие, и следует не всегда полагаться на значение по умолчанию 0,5. Мне нужна помощь …

10 r  classification  random-forest  threshold 

У меня проблемы с пониманием того, как varImpфункция работает для модели randomForest с caretпакетом. В приведенном ниже примере функция var3 получает нулевую важность с помощью varImpфункции caret , но базовая конечная модель randomForest имеет ненулевую важность для функции var3. Почему это так? require(randomForest) require(caret) rf <- train(x, y, method = …

10 r  caret  random-forest 

Я работаю с некоторыми реальными данными, и регрессионные модели дают противоречивые результаты. Обычно я доверяю статистике, но на самом деле некоторые из этих вещей не могут быть правдой. Основная проблема, которую я вижу, состоит в том, что увеличение одной переменной вызывает увеличение отклика, когда на самом деле они должны иметь …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

Я довольно новичок в статистике и R. Я хотел бы знать процесс определения параметров ARIMA для моего набора данных. Можете ли вы помочь мне понять то же самое, используя R и теоретически (если это возможно)? Данные варьируются с 12 января по 14 марта и отображают ежемесячные продажи. Вот набор данных: …

10 r  arima  box-jenkins 

У меня есть некоторый опыт моделирования временных рядов, в виде простых моделей ARIMA и так далее. Теперь у меня есть некоторые данные, которые показывают кластеризацию волатильности, и я хотел бы попытаться начать с подгонки модели GARCH (1,1) к данным. У меня есть ряд данных и ряд переменных, которые, я думаю, …

10 r  regression  garch 

Формула, которую нужно указать для обучения многоуровневой модели (используя lmerиз lme4 Rбиблиотеки), всегда меня заводит. Я прочитал бесчисленные учебники и учебные пособия, но никогда не понимал это правильно. Итак, вот пример из этого урока, который я хотел бы видеть сформулированным в уравнении. Мы пытаемся смоделировать частоту голоса как функцию пола …

10 r  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Я немного слышал об использовании нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Как я могу сравнить, какой метод для прогнозирования моих временных рядов (ежедневные данные о розничных продажах) лучше: auto.arima (x), ets (x) или nnetar (x). Я могу сравнить auto.arima с ETS по AIC или BIC. Но как я могу сравнить …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

Предположим, у меня есть двумерные ответы со значительной корреляцией. Я пытаюсь сравнить два способа моделирования этих результатов. Один из способов - смоделировать разницу между двумя результатами: Другой способ - использовать или смоделировать их: (yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) Вот пример foo: #create foo data frame require(mvtnorm) require(reshape) set.seed(123456) sigma <- matrix(c(4,2,2,3), ncol=2) y <- …

10 r  regression  model-selection