Вопросы с тегом «r»

Я хочу сравнить показатели заболеваемости между двумя группами (одна без болезни и одна с). Я планировал рассчитать коэффициент заболеваемости (IRR), то есть группу заболеваемости B / группу заболеваемости A, а затем проверить, равен ли этот показатель 1, и, наконец, рассчитать 95% интервалы CI для IRR. Я нашел метод для расчета …

9 r  poisson-distribution  epidemiology  incidence-rate-ratio 

Документация утверждает, что R gbm с distribution = "adaboost" может использоваться для задачи классификации 0-1. Рассмотрим следующий фрагмент кода: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Это можно найти в документации, которая прогнозирует.gbm Возвращает вектор прогнозов. …

9 r  gbm 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . R , кажется , чтобы иметь возможность вывод хороших краткие заговоры от bugsи jagsобъектов , порожденные функциями R2WinBUGS :: …

9 r  data-visualization  jags  bugs 

Вот краткий вывод использованной мною модели Кокша (я использовал R, и вывод основан на наилучшей конечной модели, т.е. включены все значимые объясняющие переменные и их взаимодействия): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 coef exp(coef) …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

Я установил модель ARIMA (5,1,2), используя auto.arima()функцию в R, и, посмотрев порядок, мы можем сказать, что это не лучшая модель для прогнозирования. Если в рядах данных существуют выбросы, каков метод для подгонки модели к таким данным?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima 

Я пытаюсь написать сценарий R для имитации повторяющихся экспериментов интерпретации 95% доверительного интервала. Я обнаружил, что он переоценивает долю случаев, когда истинная популяционная ценность доли содержится в 95% ДИ выборки. Не большая разница - около 96% против 95%, но это, тем не менее, меня заинтересовало. Моя функция берет выборку samp_nиз …

9 r  confidence-interval  binomial  theory 

Я пытаюсь проанализировать влияние года на переменную logInd для конкретной группы лиц (у меня есть 3 группы). Самая простая модель: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) Residuals: Min …

9 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

У меня есть проблема, которая, я думаю, должна быть простой, но я не могу ее решить. Я смотрю на опыление семян, у меня есть растения (n = 36), которые цветут в кластерах, я выбираю 3 цветочных кластера от каждого растения и 6 семенных коробочек из каждого кластера (всего 18 семенных …

9 r  distributions  bootstrap  zero-inflation 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Следующий код PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type = "response", se.fit = TRUE) …

9 r  generalized-linear-model  count-data  zero-inflation 

Как я могу оценить 95% доверительные интервалы, используя профилирование для параметров, оцениваемых путем максимизации логарифмической функции правдоподобия с использованием optim в R? Я знаю, что могу асимптотически оценить ковариационную матрицу, инвертировав гессиан , но я обеспокоен тем, что мои данные не соответствуют предположениям, необходимым для того, чтобы этот метод был …

9 r  confidence-interval  maximum-likelihood  optimization  profile-likelihood 

Я использую пакет randomForest в R (R версия 2.13.1, randomForest версия 4.6-2) для регрессии и заметил значительный сдвиг в моих результатах: ошибка прогнозирования зависит от значения переменной отклика. Высокие значения недооценены, а низкие значения переоценены. Сначала я подозревал, что это было следствием моих данных, но следующий простой пример предполагает, что …

9 r  regression  random-forest 

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Я читаю A. Agresti (2007), Введение в категориальный анализ данных , 2-е. редакция, и я не уверен, правильно ли я понимаю этот параграф (с.106, 4.2.1) (хотя это должно быть легко): В Таблице 3.1, посвященной храпу и сердечным заболеваниям в предыдущей главе, 254 пациента сообщали о храпе каждую ночь, из которых …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Модель Брэдли – Терри – Люса (BTL) утверждает, что , где - вероятность того, что объект j будет оценен как «лучший», тяжелее, и т. д., чем объект i , и \ delta_i , и \ delta_j являются параметрами.pji=logit−1(δj−δi)pji=logit−1(δj−δi)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i)pijpijp_{ij}jjjiiiδiδi\delta_iδjδj\delta_j Кажется, это кандидат на функцию glm с family …

9 r  logistic  categorical-data  paired-data  bradley-terry-model