Câu hỏi được gắn thẻ «r»

Do lỗi tiêu chuẩn của hồi quy tuyến tính thường được đưa ra cho biến phản hồi, tôi tự hỏi làm thế nào để có được khoảng tin cậy theo hướng khác - ví dụ: đối với chặn x. Tôi có thể hình dung nó có thể là gì, nhưng …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Bất cứ ai có thể cho tôi biết lý do tại sao tôi nhận được kết quả khác nhau từ Rbình phương nhỏ nhất và giải pháp thủ công bằng cách vận hành ma trận ? Cụ thể, tôi đang cố gắng tự giải quyết , trong đó là ma …

9 r  regression  least-squares  weighted-regression  weighted-data 

Tóm lại câu hỏi của tôi: có phương pháp nào để cải thiện thời gian hoạt động của R MICE (cắt dữ liệu) không? Tôi đang làm việc với một bộ dữ liệu (30 biến, 1,3 triệu hàng) chứa dữ liệu bị thiếu (khá ngẫu nhiên). Khoảng 8% các quan …

9 r  multiple-imputation  mice 

Làm thế nào để tôi gán thêm trọng lượng cho các quan sát gần đây hơn trong R? Tôi cho rằng đây là một câu hỏi hoặc mong muốn thường gặp nhưng tôi có một thời gian khó khăn để tìm ra chính xác làm thế nào để thực hiện …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Sử dụng R trên một số dữ liệu và cố gắng xem liệu dữ liệu của tôi có phải là không đồng nhất hay không, tôi đã tìm thấy hai triển khai thử nghiệm Breusch-Pagan, bptest (gói lmtest) và ncvTest (xe gói). Tuy nhiên, những kết quả này tạo ra …

9 r  regression  heteroscedasticity  assumptions  breusch-pagan 

Tôi đang cố gắng tạo nhóm các bộ dữ liệu khác nhau bằng các thuật toán không được giám sát (phân cụm). Vấn đề là tôi có nhiều tính năng (~ 500) và một số ít trường hợp (200-300). Cho đến nay tôi thường chỉ làm các vấn đề phân …

9 r  clustering  feature-selection  unsupervised-learning 

Tôi đang cố gắng chuyển đổi cột yếu tố của mình thành các biến giả: str(cards$pointsBin) # Factor w/ 5 levels ".lte100",".lte150",..: 3 2 3 1 4 4 2 2 4 4 ... labels <- model.matrix(~ pointsBin, data=cards) head(labels) # (Intercept) pointsBin.lte150 pointsBin.lte200 pointsBin.lte250 pointsBin.lte300 # 741 1 0 0 …

9 r  categorical-data  categorical-encoding 

Tôi đang sử dụng lmer trong R để kiểm tra ảnh hưởng của điều kiện ( cond) đến một số kết quả. Dưới đây là một số tạo thành dữ liệu, trong đó s là nhận dạng đối tượng và a, bvà clà điều kiện. library("tidyr") library("dplyr") set.seed(123) temp <- …

9 r  lme4-nlme  contrasts 

Tôi đã có dữ liệu hàng tháng từ năm 1993 đến 2015 và muốn dự báo về những dữ liệu này. Tôi đã sử dụng gói tsoutliers để phát hiện các ngoại lệ, nhưng tôi không biết làm cách nào để tiếp tục dự báo với bộ dữ liệu của …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Vấn đề Tôi muốn thực hiện một số suy luận về một hệ thống tương tự để chết với một số mặt không xác định. Con súc sắc được lăn nhiều lần, sau đó tôi muốn suy ra phân phối xác suất trên một tham số tương ứng với số …

9 r  probability  bayesian  jags 

Tôi không chắc chắn chính xác VectorSource và VCorpus là gì trong gói 'tm'. Các tài liệu không rõ ràng về những điều này, bất cứ ai có thể làm cho tôi hiểu bằng các thuật ngữ đơn giản?

9 r  text-mining 

Hàm R cv.glm (library: boot) tính toán lỗi dự đoán xác thực chéo K ước tính cho các mô hình tuyến tính tổng quát và trả về delta. Liệu nó có ý nghĩa để sử dụng chức năng này cho hồi quy lasso (thư viện: glmnet) và nếu vậy, làm …

9 r  regression  cross-validation  lasso  glmnet 

Mô hình logistic đa cấp sau đây với một biến giải thích ở cấp 1 (cấp độ cá nhân) và một biến giải thích ở cấp độ 2 (cấp độ nhóm): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j ... ( 2 ) …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

Làm thế nào tôi nên hiểu anovakết quả khi so sánh hai mô hình? Thí dụ: Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) 1 9 54.032 2 7 4.632 2 49.4 37.329 0.0001844 *** Trang này nêu rõ: "Tính toán phân tích các bảng phương sai (hoặc độ lệch) …

9 r  regression  anova 

Tôi có một bộ dữ liệu với biến liên tục và biến mục tiêu nhị phân (0 và 1). Tôi cần phải phân biệt các biến liên tục (đối với hồi quy logistic) đối với biến mục tiêu và với ràng buộc rằng tần số quan sát trong mỗi khoảng …

9 r  machine-learning  chi-squared  discrete-data  supervised-learning