Câu hỏi được gắn thẻ «r»

Tôi đang thực hiện nghiên cứu để xem xét sự khác biệt về mật độ cá và sự phong phú của loài cá khi sử dụng hai phương pháp điều tra thị giác dưới nước khác nhau. Dữ liệu của tôi ban đầu là dữ liệu đếm nhưng sau đó, …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

Tôi đã có một dữ liệu nhu cầu nửa giờ, đó là một chuỗi thời gian nhiều mùa. Tôi đã sử dụng tbatstrong forecastgói vào R, và nhận được kết quả như thế này: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Điều đó có nghĩa là sê-ri không nhất thiết phải …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

Tôi sẽ hỏi một câu hỏi liên quan đến cái này . Tôi tìm thấy một ví dụ về cách viết chức năng mất tùy chỉnh cho xgboost tại đây : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the …

11 r  machine-learning  gradient-descent  boosting  loss-functions 

Tôi đang cố gắng để hiểu và biết những gì cần báo cáo từ phân tích của tôi về một số dữ liệu bằng cách sử dụng mô hình tính trung bình trong R. Tôi đang sử dụng tập lệnh sau để phân tích hiệu quả của phương pháp đo …

11 r  model-averaging 

Tôi đã xác định nhiều vị trí trong sách giáo khoa trong đó GLM được mô tả với 5 bản phân phối (viz., Gamma, Gaussian, Binomial, Inverse Gaussian, & Poisson). Điều này cũng được minh họa trong chức năng gia đình trong R. Thỉnh thoảng tôi bắt gặp các tài …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

Tôi muốn mô phỏng quá trình tham quan của Brown (một chuyển động Brown được điều hòa luôn luôn dương khi đến tại ). Vì một quá trình du ngoạn của Brown là một cây cầu Brown được tạo điều kiện để luôn luôn tích cực, tôi đã hy vọng …

11 r  gaussian-process  brownian 

Tôi đang xem phần LAB §.6.6 về Hồi quy độ dốc / Lasso trong cuốn sách 'Giới thiệu về học thống kê với các ứng dụng trong R' của James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Cụ thể hơn, tôi đang cố gắng áp dụng Ridgemô hình scikit-learn cho bộ dữ liệu …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

Điều này tương tự với Bootstrap: ước tính nằm ngoài khoảng tin cậy Tôi có một số dữ liệu đại diện cho số lượng kiểu gen trong dân số. Tôi muốn ước tính sự đa dạng di truyền bằng chỉ số của Shannon và cũng tạo ra khoảng tin cậy …

11 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

Tôi đang tìm kiếm phương pháp tạo thùng tối ưu (rời rạc) của một biến liên tục đối với biến nhị phân (đích) phản ứng nhất định và với số lượng khoảng tối đa là một tham số. ví dụ: Tôi có một tập hợp các quan sát của những …

11 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

Tôi đang cố gắng chỉ định một công thức cho mô hình hiệu ứng hỗn hợp tuyến tính (với lme4) cho thiết kế thử nghiệm của mình, nhưng tôi không chắc là mình đang làm đúng. Thiết kế: về cơ bản tôi đang đo một tham số đáp ứng trên …

11 r  experiment-design  mixed-model 

Tôi đã xây dựng một mô hình glm trong R và đã thử nghiệm nó bằng cách sử dụng một nhóm thử nghiệm và đào tạo để tự tin rằng nó hoạt động tốt. Kết quả từ R là: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared 

Tôi đang cố gắng phân tích nhân tố xác nhận (CFA) bằng cách sử dụng lavaan. Tôi đang có một thời gian khó khăn để giải thích đầu ra được sản xuất bởi lavaan. Tôi có một mô hình đơn giản - mỗi yếu tố được hỗ trợ bởi 4 …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

Khi mô hình hóa tỷ lệ liên tục (ví dụ độ che phủ thực vật theo tỷ lệ tại tứ giác khảo sát hoặc tỷ lệ thời gian tham gia vào một hoạt động), hồi quy logistic được coi là không phù hợp (ví dụ Warton & Hui (2011) arcsine …

11 r  regression  logistic 

Tôi muốn làm như sau: 1) Hồi quy OLS (không có thời hạn xử phạt) để có hệ số beta ; là viết tắt của các biến được sử dụng để hồi quy. Tôi làm điều này bằng cách jb*jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) …

11 r  regression  glmnet  lars 

Tôi đang chạy một glmm với một biến phản ứng nhị thức và một công cụ dự đoán phân loại. Hiệu ứng ngẫu nhiên được đưa ra bởi thiết kế lồng nhau được sử dụng để thu thập dữ liệu. Dữ liệu trông như thế này: m.gen1$treatment [1] sucrose control …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation