Perguntas com a marcação «r»

No R (2.15.2), ajustei uma vez um ARIMA (3,1,3) em uma série temporal e uma vez um ARMA (3,3) em séries temporais que diferiam uma vez. Os parâmetros ajustados diferem, o que eu atribuí ao método de ajuste no ARIMA. Além disso, o ajuste de um ARIMA (3,0,3) nos mesmos …

13 r  time-series  arima  fitting  arma 

Fiz uma regressão múltipla na qual o modelo como um todo é significativo e explica cerca de 13% da variação. No entanto, preciso encontrar a quantidade de variação explicada por cada preditor significativo. Como posso fazer isso usando R? Aqui estão alguns dados e código de exemplo: D = data.frame( …

13 r  regression  variance 

Estou trabalhando em um modelo logístico e estou tendo algumas dificuldades para avaliar os resultados. Meu modelo é um logit binomial. Minhas variáveis ​​explicativas são: uma variável categórica com 15 níveis, uma variável dicotômica e 2 variáveis ​​contínuas. Meu N é grande> 8000. Estou tentando modelar a decisão das empresas …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

É possível realizar uma análise de potência para o teste U de Kruskal-Wallis e Mann-Whitney? Se sim, existem pacotes / funções R que o executam?

13 r  nonparametric  power-analysis  kruskal-wallis 

Eu conduzi um glm.nb por glm1<-glm.nb(x~factor(group)) sendo o grupo uma categoria c e x uma variável métrica. Quando tento obter o resumo dos resultados, obtenho resultados ligeiramente diferentes, dependendo se uso summary()ou nãosummary.glm . summary(glm1)me dá ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Eu tenho resultados do mesmo teste aplicado a duas amostras independentes: x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17) y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14) E eu quero calcular um teste de soma da classificação de Wilcoxon. Quando …

13 r  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank 

Para dados distribuídos aproximadamente normalmente, os boxplots são uma ótima maneira de visualizar rapidamente a mediana e a propagação dos dados, bem como a presença de quaisquer valores extremos. No entanto, para distribuições de cauda mais pesada, muitos pontos são mostrados como outliers, uma vez que os outliers são definidos …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

Eu tenho um conjunto de valores xxx e yyy que são teoricamente relacionados exponencialmente: y=axby=axby = ax^b Uma maneira de obter os coeficientes é aplicando logaritmos naturais em ambos os lados e ajustando um modelo linear: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > b <- fit$coefficients[2] Outra maneira …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

Estou usando o pacote R lavaan para estimar um modelo de equações estruturais. Digamos que o modelo consiste em 1 variável manifesta endógena com 1 variável explicativa latente e 2 manifesta: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age O modelo lavaan desejado é então (não funciona): model …

13 r  interaction  sem  lavaan 

Executei o PCA em 25 variáveis ​​e selecionei os 7 principais PCs usando prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) Eu fiz a rotação varimax nesses componentes. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) E agora desejo varimax rotacionar os dados rotacionados com PCA (como ele não faz parte do objeto varimax - apenas …

13 r  pca  factor-rotation 

Editar Encontrei um artigo descrevendo exatamente o procedimento de que preciso. A única diferença é que o artigo interpola os dados médios mensais para diários, preservando as médias mensais. Estou com problemas para implementar a abordagem R. Todas as dicas são apreciadas. Original Para cada semana, tenho os seguintes dados …

13 r  time-series  interpolation 

Eu sou novo na ciência de dados e tenho um problema ao encontrar clusters em um conjunto de dados com 200.000 linhas e 50 colunas em R. Como os dados têm variáveis ​​numéricas e nominais, métodos como o K-significa que usa a medida de distância euclidiana não parece ser uma …

13 r  clustering  sampling  large-data 

Aqui está o meu contexto para esta pergunta: Pelo que sei, não podemos executar uma regressão ordinária de mínimos quadrados em R ao usar dados ponderados e o surveypacote. Aqui, temos que usar svyglm(), que em vez disso executa um modelo linear generalizado (que pode ser a mesma coisa? Estou …

13 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Minhas previsões provenientes de um modelo de regressão logística (glm em R) não são delimitadas entre 0 e 1 como eu esperava. Meu entendimento da regressão logística é que seus parâmetros de entrada e modelo são combinados linearmente e a resposta é transformada em probabilidade usando a função de link …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Se eu construir uma matriz 2D composta inteiramente de dados aleatórios, esperaria que os componentes PCA e SVD não explicassem nada. Em vez disso, parece que a primeira coluna SVD parece explicar 75% dos dados. Como isso pode ser possível? O que estou fazendo de errado? Aqui está o enredo: …

13 r  pca  svd