Вопросы с тегом «r»

У меня есть модель логистической регрессии (подходит через glmnet в R с упорядоченной упругой сетью), и я хотел бы максимизировать разницу между истинными положительными и ложными положительными сторонами. Для этого на ум пришла следующая процедура: Подходит стандартная модель логистической регрессии Используя порог прогноза как 0,5, определите все положительные прогнозы Назначьте …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet 

В Dixon, Coles ( 1997 ) они использовали оценку максимального правдоподобия для двух модифицированных независимых моделей Пуассона в (4.3) для моделирования результатов в футболе. Я пытаюсь использовать R для того, чтобы «воспроизвести» альфа и бета, а также параметры домашнего эффекта (стр. 274, Таблица 4) без использования каких-либо пакетов (использование обычных …

9 r  modeling  maximum-likelihood  games 

Я работаю над векторной авторегрессией (VAR) и оценкой функции импульсного отклика (IRF) на основе панельных данных с 33 индивидуумами в течение 77 кварталов. Как следует анализировать ситуацию такого типа? Какой алгоритм существует для этой цели? Я бы предпочел провести этот анализ в R, поэтому, если кто-то знаком с кодом R …

9 r  econometrics  panel-data  var  impulse-response 

Я заинтересован в поиске процедуры для моделирования данных, которые соответствуют указанной модели посредничества. В соответствии с общей структурой модели линейных структурных уравнений для тестирования моделей посредничества, впервые описанной Barron и Kenny (1986) и описанной в других местах, таких как Judd, Yzerbyt & Muller (2013) , модели посредничества для результата YYY …

9 r  regression  simulation  random-generation  mediation 

Я анализирую набор данных, касающихся литоральных сообществ. Данные представляют собой процент покрытия (водорослей, ракушек, мидий и т. Д.) В квадратах. Я привык думать об анализе соответствия (CA) с точки зрения количества видов , а анализ основных компонентов (PCA) как о чем-то более полезном для линейных тенденций окружающей среды (не видов). …

9 r  pca  multivariate-analysis  correspondence-analysis 

У меня есть следующие данные, расположенные здесь . Я пытаюсь рассчитать 95% доверительный интервал для средней чистоты, когда процент углеводородов равен 1,0. В R я ввожу следующее. > predict(purity.lm, newdata=list(hydro=1.0), interval="confidence", level=.95) fit lwr upr 1 89.66431 87.51017 91.81845 Тем не менее, как я могу получить этот результат сам? Я …

9 r  regression  confidence-interval  prediction-interval 

У меня есть пример данных, установленных следующим образом: Volume <- seq(1,20,0.1) var1 <- 100 x2 <- 1000000 x3 <- 30 x4 = sqrt(x2/pi) H = x3 - Volume r = (x4*H)/(H + Volume) Power = (var1*x2)/(100*(pi*Volume/3)*(x4*x4 + x4*r + r*r)) Power <- jitter(Power, factor = 1, amount = 0.1) plot(Volume,Power) …

9 r  hypothesis-testing  nonlinear-regression  goodness-of-fit  heteroscedasticity 

Это может быть, возможно, глупый вопрос, но при создании модели с каретой и использовании чего-то вроде LOOCVили (даже более точно) LGOCV, какая польза от разделения данных на наборы обучающих и тестовых наборов, если это, по сути, шаг перекрестной проверки в любом случае? Я прочитал некоторые из связанных вопросов, и они …

9 r  machine-learning  cross-validation  caret 

У меня есть такие модели: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 …

9 r  mixed-model  aic 

Я провожу мета-анализ величин эффекта d в R с использованием пакета metafor. d представляет различия в показателях памяти между пациентами и здоровыми. Однако в некоторых исследованиях сообщается только о подсчетах интересующей меры d (например, несколько разных показателей памяти или оценки трех отдельных блоков тестирования памяти). Пожалуйста, смотрите следующий фиктивный набор …

9 r  meta-analysis  effect-size  meta-regression 

Я хотел бы понять использование моделирования Монте-Карло в chisq.test()функции в R. У меня есть качественная переменная, которая имеет 128 уровней / классов. Мой размер выборки составляет 26 (я не смог выбрать больше «отдельных лиц»). Поэтому очевидно, что у меня будет несколько уровней с 0 «индивидуумами». Но дело в том, что …

9 r  chi-squared  monte-carlo 

Фон В статье Эпштейна (1991): При получении суточных климатологических значений из среднемесячных значений приводятся формулировка и алгоритм расчета интерполяции Фурье для периодических и равномерно распределенных значений. В статье цель состоит в том, чтобы получить ежедневные значения из месячных средних значений путем интерполяции. Короче говоря, предполагается, что неизвестные дневные значения могут …

9 r  interpolation  fourier-transform 

У меня есть прекрасная randomForestклассификационная модель, которую я хотел бы использовать в приложении, которое предсказывает класс нового случая. В новом случае неизбежно отсутствуют значения. Прогноз не будет работать как таковой для АН. Как мне тогда это сделать? data(iris) # create first the new case with missing values na.row<-45 na.col<-c(3,5) case.na<-iris[na.row,] …

9 r  random-forest  prediction  missing-data 

Ситуация У меня есть набор данных с одной зависимой и одной независимой переменной . Я хочу согласовать непрерывную кусочно-линейную регрессию с известными / фиксированными точками останова, возникающими в . Точки останова известны без неопределенности, поэтому я не хочу их оценивать. Затем я подгоняю регрессию (OLS) в форме Вот примерx k …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

РЕДАКТИРОВАТЬ: С момента создания этого поста, я добавил еще один пост здесь . Краткое содержание текста ниже: я работаю над моделью и пробовал линейную регрессию, преобразования Бокса-Кокса и GAM, но не добился большого прогресса Используя R, я в настоящее время работаю над моделью, чтобы предсказать успех игроков бейсбола низшей лиги …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam