Câu hỏi được gắn thẻ «r»

Giả sử chúng ta đang thực hiện một ví dụ đồ chơi trên độ dốc tốt, tối thiểu hóa hàm bậc hai , sử dụng kích thước bước cố định . ( )α = 0,03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]xTAxxTAxx^TAxα=0.03α=0.03\alpha=0.03A=[10,2;2,3]A=[10,2;2,3]A=[10, 2; 2, 3] Nếu …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

Tôi có một số câu hỏi liên quan đến đặc điểm kỹ thuật và giải thích GLMM. 3 câu hỏi chắc chắn là thống kê và 2 câu hỏi cụ thể hơn về R. Tôi đang đăng ở đây vì cuối cùng tôi nghĩ vấn đề là giải thích kết …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

Cuốn sách của Simon Wood về GAM và mgcv gói R liên quan của anh ta đều rất chi tiết và nhiều thông tin khi nói về lý thuyết GAM và mô hình phù hợp với dữ liệu thực và mô phỏng. Đối với độ mịn 1D, thực sự không …

9 r  mgcv 

Trong R, tôi đang làm phân tích dữ liệu sinh tồn của bệnh nhân ung thư. Tôi đã đọc những thứ rất hữu ích về phân tích sinh tồn ở CrossValidated và những nơi khác và nghĩ rằng tôi hiểu cách diễn giải kết quả hồi quy Cox. Tuy nhiên, …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier 

Ví dụ: Tôi có một câu trong mô tả công việc: "Kỹ sư cao cấp Java ở Anh". Tôi muốn sử dụng một mô hình học tập sâu để dự đoán nó thành 2 loại: English và IT jobs. Nếu tôi sử dụng mô hình phân loại truyền thống, nó …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Làm thế nào để bạn giải thích một đường cong sống sót từ mô hình nguy cơ tỷ lệ cox? Trong ví dụ về đồ chơi này, giả sử chúng ta có mô hình nguy hiểm theo tỷ lệ cox trên agebiến trong kidneydữ liệu và tạo đường cong sinh …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Tôi đã cố gắng để trả lời câu hỏi Đánh giá không thể thiếu với Tầm quan trọng lấy mẫu phương pháp trong R . Về cơ bản, người dùng cần tính toán ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx sử dụng phân phối theo cấp số nhân làm phân phối quan trọng q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Đối với một số mục đích, tôi cần tạo số ngẫu nhiên (dữ liệu) từ phân phối "đồng phục dốc". "Độ dốc" của phân phối này có thể thay đổi trong một số khoảng thời gian hợp lý, và sau đó phân phối của tôi sẽ thay đổi từ đồng …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Tôi bối rối bởi những điều sau đây, và tôi đã không thể tìm ra câu trả lời ở nơi khác. Tôi đang cố gắng học R trong khi thực hiện một số thống kê và, như một bài tập, tôi cố gắng kiểm tra kỹ kết quả của các …

9 r  kruskal-wallis  ties 

Tôi đang cố gắng làm SVD bằng tay: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Nhưng dòng cuối cùng không quay trở mlại. Tại sao? Nó dường như có liên quan đến các dấu hiệu của những người bản địa này ... Hay tôi đã hiểu sai quy …

9 r  svd  eigenvalues 

Tôi đang cố gắng mô phỏng bộ dữ liệu khớp với dữ liệu thực nghiệm mà tôi có, nhưng không chắc chắn làm thế nào để ước tính các lỗi trong dữ liệu gốc. Dữ liệu thực nghiệm bao gồm tính không đồng nhất, nhưng tôi không quan tâm đến …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Tôi đang cố gắng tạo một mô hình rút gọn để dự đoán nhiều biến phụ thuộc (DV) (~ 450) có tương quan cao. Các biến độc lập của tôi (IV) cũng rất nhiều (~ 2000) và có mối tương quan cao. Nếu tôi sử dụng Lasso để chọn một …

9 r  lasso  multivariate-regression 

Tôi đang điều chỉnh một mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một thuật ngữ spline trong một ứng dụng trong đó xu hướng theo thời gian được gọi là tuyến tính. Tuy nhiên, điều tôi muốn đánh giá là liệu xu hướng tuyến tính xảy ra do độ lệch …

9 r  splines  lme4-nlme 

Tôi mới hỗ trợ máy vector. Giải thích ngắn Các svmchức năng từ e1071gói vào R cung cấp tùy chọn khác nhau: Phân loại C phân loại nu phân loại một (để phát hiện tính mới) hồi quy eps hồi quy nu Sự khác biệt trực quan giữa năm loại …

9 r  classification  svm  e1071 

Hãy nói rằng tôi có dữ liệu có một số không chắc chắn. Ví dụ: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 Bản chất của độ không đảm bảo có thể là các phép đo lặp lại hoặc thí nghiệm, hoặc độ không đảm bảo …

9 r  least-squares  error-propagation