Вопросы с тегом «r»

У меня есть некоторые данные в R, хранящиеся в списке. Считать d <- c(1,2,3,4) хотя это не мои данные. Если я тогда введите команду plot(density(d, kernel="gaussian", width=1)) тогда я получаю оценку плотности вероятности ядра, где ядро ​​стандартно нормально. Если я заменю 1 на другие числа, конечно, картина изменится. Я хотел …

10 r  kernel-smoothing 

Я хотел бы получить графическое представление корреляций в статьях, которые я собрал до сих пор, чтобы легко изучить взаимосвязи между переменными. Раньше я рисовал (грязный) график, но у меня сейчас слишком много данных. В основном у меня есть таблица с: [0]: имя переменной 1 [1]: имя переменной 2 [2]: значение …

10 r  data-visualization  correlation 

ОБНОВЛЕНИЕ: каретка теперь используется foreachвнутри, поэтому этот вопрос больше не актуален. Если вы можете зарегистрировать рабочий параллельный бэкэнд для foreach, caret будет использовать его. У меня есть пакет каретки для R, и мне интересно использовать trainфункцию для перекрестной проверки моих моделей. Тем не менее, я хочу ускорить процесс, и, похоже, …

10 r  parallel-computing 

Я заканчиваю анализ большого набора данных. Я хотел бы взять линейную модель, использованную в первой части работы, и переоснастить ее, используя линейную смешанную модель (LME). LME будет очень похожим, за исключением того, что одна из переменных, используемых в модели, будет использоваться в качестве случайного эффекта. Эти данные получены из многих …

10 r  regression  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

Допустим, я регрессирую Y на X1 и X2, где X1 - числовая переменная, а X2 - коэффициент с четырьмя уровнями (A: D). Есть ли способ написать функцию линейной регрессии, lm(Y ~ X1 + as.factor(X2))чтобы я мог выбрать определенный уровень X2 - скажем, B - в качестве базовой линии?

10 r 

Вопрос новичка здесь. В настоящее время я выполняю непараметрическую регрессию, используя пакет np в R. У меня есть 7 функций, и я использую метод грубой силы, я определил лучшие 3. Но скоро у меня будет гораздо больше, чем 7 функций! Мой вопрос заключается в том, каковы в настоящее время лучшие …

10 r  machine-learning  nonparametric  feature-selection 

Как мне следует синтаксически использовать rmaфункцию из пакета метафоры , чтобы получить результаты в следующем реальном примере небольшого мета-анализа? (случайный эффект, сводная статистика SMD) study, mean1, sd1, n1, mean2, sd2, n2 Foo2000, 0.78, 0.05, 20, 0.82, 0.07, 25 Sun2003, 0.74, 0.08, 30, 0.72, 0.05, 19 Pric2005, 0.75, 0.12, 20, 0.74, …

10 r  meta-analysis 

Мне нужно нарисовать сложную графику для визуального анализа данных. У меня есть 2 переменные и большое количество случаев (> 1000). Например (число равно 100, если дисперсия меньше "нормальной"): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) Мне нужно построить исходные данные с размером точки, соответствующей относительной частоте совпадений, …

10 r  data-visualization  regression 

Я запускаю симуляцию на R и кластере компьютеров и имею следующую проблему. На каждом из компьютеров X я запускаю: fxT2 <- function(i) runif(10) nessay <- 100 c(mclapply(1:nessay, fxT2), recursive=TRUE) Есть 32 компьютера, каждый с 16 ядрами. Тем не менее, около 2% случайных чисел идентичны. Какие стратегии вы бы приняли, чтобы …

10 r  random-generation  parallel-computing  multicore 

Мне трудно понять один или два аспекта кластерного пакета. Я внимательно следую примеру Quick-R , но не понимаю один или два аспекта анализа. Я включил код, который я использую для этого конкретного примера. ## Libraries library(stats) library(fpc) ## Data mydata = structure(list(a = c(461.4210925, 1549.524107, 936.42856, 0, 0, 0, 0, …

10 r  clustering 

Этот вопрос может показаться очень широким, но вот что я ищу. Я знаю, что есть много прекрасных книг об эконометрических методах и много отличных пояснительных статей об эконометрических методах. Существуют даже превосходные воспроизводимые примеры эконометрики, как описано в этом перекрестном вопросе . На самом деле примеры в этом вопросе очень …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

Я читал описание регрессии гребня в Прикладных линейных статистических моделях , 5-е издание, глава 11. Регрессия гребня выполняется на основе данных о жировых отложениях, доступных здесь . Учебник соответствует выходным данным в SAS, где обратные преобразованные коэффициенты заданы в модели как: Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3Y=−7.3978+0.5553X1+0.3681X2−0.1917X3 Y=-7.3978+0.5553X_1+0.3681X_2-0.1917X_3 Это видно из SAS как: proc reg …

10 r  sas  ridge-regression 

Я рассматриваю построение интерфейсов MATLAB и R для Ross Куинланом «s C5.0 (для тех , кто не знаком с ним, C5.0 является алгоритм дерева решений и пакет программного обеспечения, расширение C4.5 ), и я пытаюсь получить представление о компонентах, которые мне нужно написать. Единственная документация, которую я нашел для C5.0, …

10 r  machine-learning  matlab 

Есть ли способ построения линии регрессии кусочной модели, подобной этой, кроме использования linesдля построения каждого сегмента отдельно или использования geom_smooth(aes(group=Ind), method="lm", fill=FALSE)? m.sqft <- mean(sqft) model <- lm(price~sqft+I((sqft-m.sqft)*Ind)) # sqft, price: continuous variables, Ind: if sqft>mean(sqft) then 1 else 0 plot(sqft,price) abline(reg = model) Warning message: In abline(reg = model) …

10 r  data-visualization  regression 

У меня есть набор данных с большим количеством нулей, который выглядит следующим образом: set.seed(1) x <- c(rlnorm(100),rep(0,50)) hist(x,probability=TRUE,breaks = 25) Я хотел бы нарисовать линию для его плотности, но density()функция использует движущееся окно, которое вычисляет отрицательные значения х. lines(density(x), col = 'grey') Есть density(... from, to)аргументы, но они, похоже, только …

10 r  probability  kde