Perguntas com a marcação «r»

Questão As pontuações dos testes de três grupos de pessoas são salvas como vetores separados em R. set.seed(1) group1 <- rnorm(100, mean = 75, sd = 10) group2 <- rnorm(100, mean = 85, sd = 10) group3 <- rnorm(100, mean = 95, sd = 10) Quero saber se existe uma …

12 r  hypothesis-testing  multiple-comparisons  mean  median 

Eu tenho um conjunto de dados que representa 1000 documentos e todas as palavras que aparecem nele. Portanto, as linhas representam os documentos e as colunas representam as palavras. Assim, por exemplo, o valor na célula (i,j)(i,j)(i,j) representa o horário em que a palavra ocorre no documento . Agora, tenho …

12 r  data-mining  feature-selection 

Pelos meus resultados, parece que o GLM Gamma atende à maioria das suposições, mas vale a pena melhorar o LM transformado em log? A maioria das publicações que encontrei trata de Poisson ou GLMs binomiais. Achei o artigo AVALIAÇÃO DE SUPOSIÇÕES GERAIS DE MODELOS LINEARES USANDO A RANDOMIZAÇÃO muito útil, …

12 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

Eu luto para encontrar uma maneira de calcular o valor-p da área sob uma característica de operador de receptor (ROC). Eu tenho uma variável contínua e um resultado de teste de diagnóstico. Quero ver se o AUROC é estatisticamente significativo. Encontrei muitos pacotes que tratam de curvas ROC: pROC, ROCR, …

12 r  p-value  roc 

Fiquei com a impressão de que a função lmer()no lme4pacote não produzia valores de p (veja lmervalores de p e tudo isso ). Eu tenho usado valores MCMC gerados p vez como por esta pergunta: efeito significativo no lme4modelo misto e esta pergunta: Não é possível encontrar p-valores na saída …

12 r  mixed-model  p-value  mcmc  lme4-nlme 

Eu tenho algum código e saída e gostaria de construir um modelo. Não sei como construir um modelo usando esta saída: require("splines") x <- c(0.2, 0.23, 0.26, 0.29, 0.33, 0.46, 0.53 ) y <- c(0.211, 0.2026, 0.2034, 0.2167, 0.2177, 0.19225, 0.182) fit <- lm(y ~ ns(x,3)) summary(fit) Observe que ns()gera …

12 r  splines 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 6 anos . Estou usando arquivos de texto para armazenar meus dados para o R sem problemas há …

12 r  dataset 

Estou ajustando um modelo de efeitos aleatórios glmera alguns dados comerciais. O objetivo é analisar o desempenho de vendas por distribuidor, levando em consideração a variação regional. Eu tenho as seguintes variáveis: distcode: ID do distribuidor, com cerca de 800 níveis region: ID geográfico de nível superior (norte, sul, leste, …

12 r  regression  mixed-model  lme4-nlme 

Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais no qual estou tentando ajustar um Modelo de Markov oculto (HMM) para estimar o número de estados latentes nos dados. Meu pseudo-código para fazer isso é o seguinte: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Estou tentando entender como usar o aprendizado de máquina para prever séries temporais financeiras 1 ou mais etapas no futuro. Tenho séries temporais financeiras com alguns dados descritivos e gostaria de formar um modelo e depois usá-lo para prever n passos adiante. O que tenho feito até agora é: getSymbols("GOOG") …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Eu tenho o seguinte modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... e esta é a saída resumida. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora de tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Eu sou muito novo em R. Estou aprendendo aprendizado de máquina agora. Sinto muito, se esta pergunta parece ser muito …

12 r  feature-selection 

O que explica as diferenças nos valores de p no seguinte aove nas lmchamadas? A diferença é apenas devido a diferentes tipos de cálculos de somas de quadrados? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Uma floresta aleatória pode ser treinada para prever adequadamente os dados de contagem? Como isso aconteceria? Eu tenho uma gama bastante extensa de valores para que a classificação não faça sentido. Se eu usasse regressão, simplesmente truncaria os resultados? Estou bastante perdido aqui. Alguma ideia?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Eu quero calcular a função de sobrevivência prevista para um modelo de riscos proporcionais de Cox com termos de fragilidade [usando o pacote de sobrevivência]. Parece que quando termos de fragilidade estão no modelo, a função de sobrevivência prevista não pode ser calculada. ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake …

12 r  survival  cox-model  frailty