Perguntas com a marcação «r»

Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. A pirâmide etária é assim: eu gostaria de fazer algo semelhante, ou seja, 2 gráficos de barras (não histogramas) com …

14 r  data-visualization 

Existe uma técnica de modelagem como LOESS que permite zero, uma ou mais descontinuidades, em que o momento das descontinuidades não é conhecido a priori? Se existe uma técnica, existe uma implementação existente no R?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Estou aplicando um algoritmo de floresta aleatória como um classificador em um conjunto de dados de microarrays que são divididos em dois grupos conhecidos com milhares de recursos. Após a execução inicial, analiso a importância dos recursos e executo o algoritmo em árvore novamente com os 5, 10 e 20 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

Estou procurando um Rpacote para estimar os coeficientes dos modelos logit com efeito fixo individual (interceptação individual) usando o estimador de Chamberlain de 1980. É frequentemente conhecido como estimador de logit de efeito fixo de Chamberlain. É um estimador clássico quando se lida com dados binários do painel de resultados …

14 r  logistic  panel-data  clogit 

Eu estava olhando esta páginae notamos os métodos para intervalos de confiança de lme e lmer em R. Para quem não conhece R, essas são funções para gerar efeitos mistos ou modelos de vários níveis. Se eu tiver efeitos fixos em algo como um design de medidas repetidas, o que …

14 r  confidence-interval  mixed-model  repeated-measures  sas 

Suponha que eu tenha NNN participantes, cada um deles dando uma resposta YYY 20 vezes, 10 em uma condição e 10 em outra. Ajustei um modelo linear de efeitos mistos comparando em cada condição. Aqui está um exemplo reproduzível simulando essa situação usando o pacote em :YYYlme4R library(lme4) fml <- …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

Parece haver muita confusão na comparação entre usar glmnetdentro caretpara procurar uma lambda ideal e usar cv.glmnetpara fazer a mesma tarefa. Muitas perguntas foram feitas, por exemplo: Modelo de classificação train.glmnet vs. cv.glmnet? Qual é a maneira correta de usar glmnet com cursor? Validação cruzada de `glmnet` usando` caret` mas …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Contexto : Eu quero desenhar uma linha em um gráfico de dispersão que não aparece paramétrica, portanto, eu estou usando geom_smooth()no ggplotno R. Ele retorna automaticamente, geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

Eu criei uma regressão logística usando o seguinte código: full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) Em seguida, usei a saída para criar um modelo final: final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 …

14 r  probability  logistic 

Estou muito confuso com a forma como o peso funciona em glm com family = "binomial". No meu entendimento, a probabilidade do glm com family = "binomial" é especificada da seguinte forma: onde é a "proporção de sucesso observado" e é o número conhecido de tentativas.f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log( 1 - p ) …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Na verdade, eu pensei que tinha entendido o que se pode mostrar com um gráfico de dependência parcial, mas usando um exemplo hipotético muito simples, fiquei bastante confuso. No seguinte pedaço de código que geram três variáveis independentes ( a , b , c ) e uma variável dependente ( …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

Usando estes dados: head(USArrests) nrow(USArrests) Eu posso fazer um PCA da seguinte maneira: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Eu posso obter os novos componentes em otherPCA$scores ea proporção de variância explicada pelos componentes com summary(otherPCA) Mas e se eu quiser saber quais variáveis ​​são explicadas principalmente por quais componentes principais? E …

14 r  pca  dimensionality-reduction  regression-strategies 

Eu tenho duas partes de um conjunto de dados multidimensionais, vamos chamá-los traine test. E quero criar um modelo com base no conjunto de dados do trem e validá-lo no conjunto de dados de teste. O número de clusters é conhecido. Tentei aplicar o agrupamento k-means no R e obtive …

14 r  clustering  k-means 

Gostaria de saber se alguém poderia me informar se calculei corretamente o intervalo de confiança para a diferença entre duas proporções. O tamanho da amostra é 34, dos quais 19 são do sexo feminino e 15 são do sexo masculino. Portanto, a diferença de proporções é 0,1116471. Calculo o intervalo …

14 r  confidence-interval 

Considere o seguinte biplot PCA: library(mvtnorm) set.seed(1) x <- rmvnorm(2000, rep(0, 6), diag(c(5, rep(1,5)))) x <- scale(x, center=T, scale=F) pc <- princomp(x) biplot(pc) Há um monte de setas vermelhas plotadas, o que elas significam? Eu sabia que a primeira seta marcada com "Var1" deveria apontar a direção mais variável do …

14 r  pca  linear-algebra  biplot