Câu hỏi được gắn thẻ «r»

Để phân tích hồi quy, thường rất hữu ích khi biết quy trình tạo dữ liệu để kiểm tra phương thức được sử dụng hoạt động như thế nào. Mặc dù khá đơn giản để thực hiện điều này cho hồi quy tuyến tính đơn giản, nhưng đây không phải …

8 r  regression  simulation  random-generation 

Tôi đang sử dụng R để phân tích dữ liệu. R cung cấp một corrhàm để tính toán mối tương quan. Hàm này cung cấp ba cách tiếp cận / thuật toán khác nhau để ước tính corrđó là Pearson, Spearman và Kendall. Khi nào tôi nên sử dụng từng …

8 correlation  r 

Tôi đã chạy một đường cong sinh tồn kiểm duyệt với R, JMP và SAS. Cả hai đều cho tôi các biểu đồ giống hệt nhau, nhưng các bảng khác nhau một chút. Đây là bảng JMP đưa cho tôi. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 …

8 r  survival  sas  jmp  interval-censoring 

Tôi sử dụng gói bnlearn trong R để tìm hiểu cấu trúc của Mạng Bayes và các tham số của nó. Điều tôi muốn làm là "dự đoán" giá trị của một nút được đưa ra giá trị của các nút khác làm bằng chứng (rõ ràng, ngoại trừ nút …

8 r  machine-learning  prediction  bayesian-network 

Cho khung dữ liệu sau: df <- data.frame(x1 = c(26, 28, 19, 27, 23, 31, 22, 1, 2, 1, 1, 1), x2 = c(5, 5, 7, 5, 7, 4, 2, 0, 0, 0, 0, 1), x3 = c(8, 6, 5, 7, 5, 9, 5, 1, 0, 1, 0, 1), x4 …

8 r  correlation  hierarchical-clustering 

Giả sử tôi có một chức năng như: f <- function(x){ exp(x) / (1 + exp(x)) } nó được cho là hoạt động với bất kỳ giá trị thực nào của x, nhưng thực tế nó trả về NaN khi x là 710 hoặc lớn hơn. Tôi đang tự hỏi …

8 r  function  numerics 

Tôi là một người mới làm quen với R và lựa chọn tính năng, và đã thử gói Boruta để chọn (giảm) số lượng biến của tôi (n = 40). Tôi nghĩ rằng phương pháp này cũng đã tính đến mối tương quan có thể có giữa các biến, tuy …

8 r  feature-selection  random-forest  boruta 

Đã đóng cửa. Câu hỏi này không đúng chủ đề . Nó hiện không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Cập nhật câu hỏi để nó thuộc chủ đề cho Xác thực chéo. Đóng cửa 2 năm trước . chuỗi thời gian của tôi …

8 r  time-series  seasonality 

R in Action (Kabacoff, 2011) gợi ý thói quen sau đây để kiểm tra sự quá mức trong hồi quy logistic: Phù hợp với hồi quy logistic bằng phân phối nhị thức: model_binom <- glm(Species=="versicolor" ~ Sepal.Width, family=binomial(), data=iris) Phù hợp với hồi quy logistic bằng phân phối quasibinomial: model_overdispersed …

8 r  regression  distributions  logistic  overdispersion 

Tôi đang làm việc trên các mô hình dữ liệu đếm không lạm phát bằng cách sử dụng psclgói. Tôi chỉ tự hỏi tại sao không có sự phát triển của các mô hình cho các mô hình dữ liệu đếm một lần! Ngoài ra, tại sao không có sự …

8 r  generalized-linear-model  zero-inflation  poisson-regression 

Sau khi thực hiện một số nghiên cứu về chủ đề này, tôi đã nhận thấy sự thiếu hụt đáng ngạc nhiên của các gói và thư viện suy luận dựa trên các phương thức truyền thông điệp hoặc tối ưu hóa cho Python và R. Theo hiểu biết tốt …

8 r  python  bayes  variational-bayes 

Có một số phương pháp để đưa ra dự báo về chuỗi thời gian cách đều nhau (ví dụ: Holt-Winters, ARIMA, ...). Tuy nhiên, tôi hiện đang làm việc trên tập dữ liệu cách nhau không đều sau đây, có số lượng điểm dữ liệu khác nhau mỗi năm và …

8 r  time-series  forecasting  unevenly-spaced-time-series 

Tôi đang sử dụng lmerTestđể chạy các mô hình hỗn hợp tuyến tính (LMM) để lấy các giá trị p. Tuy nhiên, trong các bài viết tôi đã viết, họ sẽ hiển thị cả lme4và lmerTest. Sau đó, tôi không chắc chắn nếu tôi cũng có trích dẫn lme4khi tôi …

8 r 

Tôi có một vấn đề với việc diễn giải các tương tác 2 chiều và 3 chiều trong lmer. DV của tôi là chiều cao là một biến liên tục. Tất cả các IV là các biến phân loại. Yếu tố đầu tiên là động vật, hoặc chuột hoặc sư …

8 r  interaction  interpretation  lme4-nlme 

Tôi đang sử dụng phương pháp arima của gói thống kê R với chuỗi thời gian 17376 phần tử của tôi. Mục tiêu của tôi là đạt được giá trị của tiêu chí AIC, tôi đã quan sát thấy trong thử nghiệm đầu tiên của mình này: ts <- arima(serie[,1], …

8 r  time-series  forecasting  arima