Perguntas com a marcação «r»

Eu realmente não entendo heterocedasticidade. Gostaria de saber se meu modelo é apropriado ou não, de acordo com esse gráfico.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

Estou realmente impressionado com o fato de o Poisson GLM aceitar números não inteiros! Veja: Dados (conteúdo de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Como ajusto os parâmetros de uma distribuição t, ou seja, os parâmetros correspondentes à 'média' e 'desvio padrão' de uma distribuição normal. Eu suponho que eles são chamados de 'média' e 'escala / graus de liberdade' para uma distribuição t? O código a seguir geralmente resulta em erros de "falha …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Pergunta simples: como especificar uma distribuição lognormal no argumento da família GLM em R? Não consegui encontrar como isso pode ser alcançado. Por que lognormal (ou exponencial) não é uma opção no argumento da família? Em algum lugar nos R-Archives, li que é preciso simplesmente usar o link de log …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

nota: sem respostas corretas após um mês, reenviei para SO fundo Eu tenho um modelo, , onde Y = f ( X )fffY=f( X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) é umamatrizde amostras deparâmetroseé ovetordas saídas do modelo.XX\textbf{X}n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 fff é computacionalmente intensivo, então eu gostaria de aproximar usando um spline cúbico multivariado …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Eu estava tentando calcular o percentil 95 no conjunto de dados a seguir. Me deparei com algumas referências on-line de fazê-lo. Abordagem 1: Com base em dados de amostra O primeiro diz-me para obter o TOP 95 Percentconjunto de dados e escolher o MINou AVGo conjunto resultante. Fazer isso para …

17 r  dataset  quantiles  sql 

Estou tentando entender a saída da função de teste Kolmogorov-Smirnov (duas amostras, duas faces). Aqui está um teste simples. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: …

17 r  kolmogorov-smirnov  ties 

Suponha que eu tenha uma variável como Xcom distribuição desconhecida. No Mathematica, usando a SmoothKernelDensityfunção, podemos ter uma função de densidade estimada. Essa função de densidade estimada pode ser usada juntamente com a PDFfunção para calcular a função de densidade de probabilidade de um valor como Xna forma de PDF[density,X]assumir …

17 r  pdf  cdf 

Estou tentando usar a perda ao quadrado para fazer a classificação binária em um conjunto de dados de brinquedo. Estou usando o mtcarsconjunto de dados, use milhas por galão e peso para prever o tipo de transmissão. O gráfico abaixo mostra os dois tipos de dados do tipo de transmissão …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Fórmulas de modelo em R, como y ~ x + a*b + c:d são baseados na chamada notação de Wilkinson : Wilkinson e Rogers 1973, Descrição Simbólica de Modelos Fatoriais para Análise de Variância . Este artigo não discutiu notações para modelos mistos (que talvez não existissem na época). Então, …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

Eu tento reproduzir com optimos resultados de uma regressão linear simples ajustada com glmou até nlsfunções R. As estimativas de parâmetros são as mesmas, mas a estimativa de variação residual e os erros padrão dos outros parâmetros não são os mesmos, principalmente quando o tamanho da amostra é baixo. Suponho …

16 r  maximum-likelihood  optimization 

Tenho dados de séries temporais mensais e gostaria de fazer previsões com detecção de outliers. Esta é a amostra do meu conjunto de dados: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Estou seguindo um tutorial aqui: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ para obter uma melhor compreensão do PCA. O tutorial usa o conjunto de dados Iris e aplica uma transformação de log antes do PCA: Observe que no código a seguir aplicamos uma transformação log para as variáveis contínuas, como sugerido por [1] e conjunto …

16 r  pca  data-transformation  logarithm 

Estou trabalhando em um alogoritmo em R para automatizar um cálculo de previsão mensal. Estou usando, entre outros, a função ets () do pacote de previsão para calcular a previsão. Está funcionando muito bem. Infelizmente, para algumas séries temporais específicas, o resultado que recebo é estranho. Por favor, encontre abaixo …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

A utilizada pela opção "ward.D" (equivalente à única opção Ward "ward" nas versões R <= 3.0.3) não implementa o critério de agrupamento de Ward (1963), enquanto a opção "ward.D2" implementa esse critério ( Murtagh e Legendre 2014). ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/hclust.html ) Aparentemente, ward.D não implementa corretamente o critério de Ward. No …

16 r  clustering  ward