Вопросы с тегом «r»

Я хочу получить интервал прогнозирования вокруг прогноза из модели lmer (). Я нашел некоторое обсуждение по этому поводу: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq но они, похоже, не учитывают неопределенность случайных эффектов. Вот конкретный пример. Я гоняю золотую рыбку. У меня есть данные о последних 100 гонках. Я хочу предсказать 101-й, принимая во внимание …

37 r  mixed-model  prediction  prediction-interval  lme4-nlme 

Численно получить MLE из GLMM сложно, и на практике, я знаю, мы не должны использовать оптимизацию методом грубой силы (например, используя optimпростой способ). Но для моих собственных образовательных целей я хочу попробовать, чтобы убедиться, что я правильно понимаю модель (см. Код ниже). Я обнаружил, что всегда получаю противоречивые результаты glmer(). …

37 r  maximum-likelihood  optimization  lme4-nlme 

Я хочу предположить, что температура поверхности моря в Балтийском море один и тот же год за годом, а затем описать это с помощью функции / линейной модели. У меня была идея просто ввести год в виде десятичного числа (или num_months / 12) и узнать, какой должна быть температура в это …

37 r  regression  time-series  lm 

Я построил логистическую регрессию, где переменная результата излечивается после получения лечения (по Cureсравнению сNo Cure ). Все пациенты в этом исследовании получали лечение. Мне интересно узнать, связан ли диабет с этим результатом. В R мой вывод по логистической регрессии выглядит следующим образом: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family = …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

Я выполнил анализ основных компонентов (PCA) с помощью R, используя две разные функции ( prcompи princomp), и заметил, что оценки PCA отличаются по знаку. Как это может быть? Учти это: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 [4,] -1.615837 0.7108631 [5,] -0.548879 0.3093389 [6,] …

37 r  pca  factor-analysis 

Я пытался соответствовать моим данным в различные модели и выяснил , что fitdistrфункция из библиотеки MASSиз Rдает мне , Negative Binomialкак наиболее подходящее. Теперь со страницы вики определение дается как: Распределение NegBin (r, p) описывает вероятность k неудач и r успехов в k + r испытаниях Бернулли (p) с успехом …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

Я использовал пакет caret в R для построения прогностических моделей для классификации и регрессии. Caret предоставляет унифицированный интерфейс для настройки гиперпараметров модели путем перекрестной проверки или привязки загрузки. Например, если вы строите простую модель «ближайших соседей» для классификации, сколько соседей вы должны использовать? 2? 10? 100? Caret помогает вам ответить …

37 r  time-series  cross-validation 

Тест Мантеля широко используется в биологических исследованиях для изучения корреляции между пространственным распределением животных (положение в пространстве), например, с их генетическим родством, скоростью агрессии или каким-либо другим атрибутом. Множество хороших журналов используют его ( PNAS, Поведение животных, Молекулярная экология ... ). Я изготовил некоторые паттерны, которые могут встречаться в природе, …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

Я в настоящее время использую пакет R lme4 . Я использую линейные модели смешанных эффектов со случайными эффектами: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Я пытаюсь выяснить, какой метод перекрестной проверки лучше всего подходит для моей ситуации. Следующие данные являются лишь примером для проработки проблемы (в R), но мои реальные Xданные ( xmat) связаны друг с другом и в разной степени связаны с yпеременной ( ymat). Я предоставил код R, но мой вопрос не …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

EffectsПакет предоставляет очень быстрый и удобный способ для построения результатов линейной модели смешанного эффекта, полученных с помощью lme4пакета . В effectфункции вычисляет доверительные интервалы (ДИ) очень быстро, но , как заслуживающие доверия этих доверительные интервалы? Например: library(lme4) library(effects) library(ggplot) data(Pastes) fm1 <- lmer(strength ~ batch + (1 | cask), Pastes) …

36 r  mixed-model  confidence-interval  effects  lme4-nlme 

У меня есть данные от 3 групп биомассы водорослей ( , , ), которые содержат неравные размеры выборки ( , , ), и я хотел бы сравнить, если эти группы принадлежат к одной популяции.B C n A = 15 n B = 13 n C = 12AAABBBCCCnA=15nA=15n_A=15nB=13nB=13n_B=13nC=12nC=12n_C=12 Односторонний ANOVA определенно …

36 r  anova  data-transformation  heteroscedasticity 

Я пытаюсь создать полином второго порядка, соответствующий некоторым имеющимся у меня данным. Допустим, я заговорю это подходит с ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) Я получил: Таким образом, подгонка второго порядка работает довольно хорошо. Я рассчитываю это с R: summary(lm(data$bar ~ poly(data$foo, 2))) И я получаю: …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

Я хочу использовать регрессию Лассо или Риджа для модели с более чем 50 000 переменных. Я хочу сделать это, используя программный пакет в R. Как я могу оценить параметр усадки ( )?λλ\lambda Редактирование: Вот точка, до которой я добрался: set.seed (123) Y <- runif (1000) Xv <- sample(c(1,0), size= 1000*1000, …

36 r  lasso  ridge-regression  high-dimensional 

plot(density(rexp(100)) Очевидно, что вся плотность слева от нуля представляет собой смещение. Я хочу обобщить некоторые данные для статистиков, и я хочу избежать вопросов о том, почему неотрицательные данные имеют плотность слева от нуля. Графики для проверки рандомизации; Я хочу показать распределение переменных по группам лечения и контроля. Распределения часто экспоненциальные. …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing