Вопросы с тегом «r»

У меня есть набор данных с непрерывной переменной и двоичной целевой переменной (0 и 1). Мне нужно дискретизировать непрерывные переменные (для логистической регрессии) по отношению к целевой переменной и с ограничением, что частота наблюдений в каждом интервале должна быть сбалансирована. Я пробовал алгоритмы машинного обучения, такие как Chi Merge, деревья …

9 r  machine-learning  chi-squared  discrete-data  supervised-learning 

Я пытаюсь понять вывод анализа главных компонентов, выполняемого следующим образом: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 …

9 r  pca  interpretation 

Я использую decomposeфункцию Rи придумываю 3 компонента моего ежемесячного временного ряда (тренд, сезонный и случайный). Если я строю график или смотрю на таблицу, я ясно вижу, что временные ряды зависят от сезонности. Тем не менее, когда я регрессирую временной ряд на 11 сезонных фиктивных переменных, все коэффициенты не являются статистически …

9 r  regression  time-series 

Я ищу пакет, который поможет мне решить некоторые задачи квадратичной оптимизации, и я вижу, что есть как минимум полдюжины различных пакетов. Согласно этой странице: QP (квадратичное программирование, 90C20): cplexAPI , kernlab , limSolve , LowRankQP , quadprog , Rcplex , Rmosek Некоторые из них (Rmosek и cplexAPI) зависят от других …

9 r  optimization 

У меня есть следующий простой набор данных с двумя непрерывными переменными; то есть: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 Мне нужно переставить данные таким образом, чтобы корреляция между переменными составляла ~ 0,6. Мне нужно, чтобы средства и другая описательная статистика (sd, min, max и …

9 r  correlation 

У меня есть данные из следующего экспериментального плана: мои наблюдения - это подсчет числа успехов ( K) из соответствующего числа испытаний ( N), измеренных для двух групп, каждая из которых состоит из Iиндивидуумов, из Tобработок, где в каждой такой комбинации факторов есть Rповторения , Таким образом, в целом у меня …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

Я пытаюсь оценить средний эффект лечения по данным наблюдений, используя весовые коэффициенты склонности (особенно IPTW). Я думаю, что я правильно рассчитываю ATE, но я не знаю, как рассчитать доверительный интервал ATE, принимая во внимание весовые коэффициенты обратной склонности. Вот уравнение, которое я использую для расчета среднего эффекта от лечения (ссылка …

9 r  survey  causality  propensity-scores  observational-study 

В логистической обобщенной линейной смешанной модели (семейство = бином) я не знаю, как интерпретировать дисперсию случайных эффектов: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 Как мне интерпретировать этот числовой результат? У меня есть много пациентов с трансплантированной почкой в ​​многоцентровом …

9 r  lme4-nlme 

Вне контекста короткая версия Пусть будет случайной величиной с CDF yyyF(⋅)≡{θθ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y = 0 y > 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + (1-\theta) \times \text{CDF}_{\text{log-normal}}(\cdot; \mu, \sigma) & y > 0} Допустим, я хотел смоделировать отрисовки используя метод …

9 r  distributions  sampling  simulation  copula 

Я использовал функцию 'polr' в пакете MASS, чтобы запустить порядковую логистическую регрессию для порядковой категориальной переменной ответа с 15 непрерывными объясняющими переменными. Я использовал код (показанный ниже), чтобы проверить, что моя модель соответствует предположению о пропорциональных шансах, следуя советам, приведенным в руководстве UCLA . Тем не менее, я немного беспокоюсь …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr 

Я хочу рассчитать / оценить свертку g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, где является плотностью и гладкая функция с компактным носителем . Свертка недоступна в закрытом виде, и мне нужно интегрировать ее численно. Мой вопрос: есть ли эффективный способ сделать это? Я хочу реализовать это в R, поэтому я хотел бы посмотреть, …

9 r  convolution 

Рассмотрим следующий код R: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Как видите, я обработал данные примерно так c = 2*b = 4*a. …

9 r  data-imputation  multiple-imputation 

Я хочу сгенерировать время выживания из модели пропорциональных рисков Кокса, которая содержит зависящий от времени ковариат. Модель h ( t | Xя) = ч0( т ) опыт( γИкся+ α мя( т ) )h(t|Xi)=h0(t)exp⁡(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) где генерируется из бинома (1,0.5) и m i ( t ) …

9 r  survival  cox-model  time-varying-covariate 

Я не уверен, как поступить с этим CFA, который я делаю в Lavaan. У меня есть выборка из 172 участников (я знаю, что это немного для CFA) и 28 предметов с 7-балльной шкалой Лайкерта, которая должна загружаться по семи факторам. Я сделал CFA с «mlm» -этиматорами, но подгонка модели была …

9 r  sem  fitting  confirmatory-factor 

У меня есть шумные данные двух переменных, как это. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- rnorm(20000, …

9 r  machine-learning  clustering