Perguntas com a marcação «r»

Acabei de me deparar com essa ótima análise, que é interessante e bonita visualmente: http://www.nytimes.com/interactive/2012/11/02/us/politics/paths-to-the-white-house.html Estou curioso para saber como essa "árvore de caminhos" pode ser construída usando R. Quais dados e algoritmos são necessários para construir uma árvore de caminhos? Obrigado.

12 r  data-visualization  politics 

Usei stl () em R para decompor os dados de contagem em componentes de tendência, sazonal e irregular. Os valores de tendência resultantes não são mais números inteiros. Tenho as seguintes perguntas: Stl () é uma maneira apropriada de dessazonalizar os dados da contagem? Como a tendência resultante não é …

12 r  time-series  poisson-distribution 

O meu entendimento é os picaretas florestais aleatórios aleatoriamente mtry variáveis para construir cada árvore de decisão. Portanto, se mtry = ncol / 3, então cada variável será usada em média em 1/3 das árvores. E 2/3 das árvores não as usarão. Mas e se eu souber que uma única …

12 r  random-forest  parameterization 

Não consegui descobrir como executar a regressão linear em R in para um design de medida repetida. Em uma pergunta anterior (ainda sem resposta), me foi sugerido não usar, lmmas usar modelos mistos. Eu usei lmda seguinte maneira: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) (mais detalhes sobre o conjunto de dados podem …

12 r  regression  mixed-model  repeated-measures 

Estou tentando detectar valores anômalos em uma série temporal de dados climáticos com algumas observações ausentes. Pesquisando na web, encontrei muitas abordagens disponíveis. Dessas, a decomposição do stl parece atraente, no sentido de remover componentes de tendência e sazonais e estudar o restante. Lendo STL: um procedimento de decomposição de …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

Estou tentando decompor uma matriz de covariância com base em um conjunto de dados esparsos / gappy. Estou percebendo que a soma do lambda (variação explicada), conforme calculada svd, está sendo amplificada com dados cada vez mais escassos. Sem lacunas, svde eigenproduz os mesmos resultados. Isso não parece acontecer com …

12 r  svd  eigenvalues 

Estou usando o pacote randomForest no R e usando os dados da íris, a floresta aleatória gerada é uma classificação, mas quando uso um conjunto de dados com cerca de 700 recursos (os recursos são cada pixel em uma imagem de 28 x 28 pixels) e a coluna do rótulo …

12 r  random-forest 

É melhor diferenciar uma série (supondo que seja necessária) antes de usar um Arima OU melhor para usar o parâmetro d no Arima? Fiquei surpreso com a diferença entre os valores ajustados, dependendo de qual rota é tomada com o mesmo modelo e dados. Ou estou fazendo algo incorretamente? install.packages("forecast") …

12 r  time-series  arima 

Eu tenho a seguinte função de probabilidade: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} Onde z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Meu modelo parece Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} Isso é visualizado através de uma curva de probabilidade que se parece com a abaixo. Estou pensando em …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

Estou tendo problemas de desempenho usando o MCMCglmmpacote no R para executar um modelo de efeitos mistos. O código fica assim: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) Existem cerca de 20.000 observações nos dados e elas estão agrupadas em cerca de 200 escolas. Soltei todas as …

12 r  mixed-model  mcmc  computational-statistics 

Estou tentando testar várias abordagens funcionais de análise de dados. Idealmente, eu gostaria de testar o painel de abordagens que tenho em dados funcionais simulados. Eu tentei gerar FD simulado usando uma abordagem baseada em um somar ruídos gaussianos (código abaixo), mas as curvas resultantes parecem muito resistentes em comparação …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

Dado um conjunto de dados: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. Gostaria de determinar a distribuição de probabilidade mais adequada (gama, beta, normal, exponencial, poisson, qui-quadrado etc.) com uma estimativa dos parâmetros. Já estou ciente da pergunta no link a seguir, onde uma solução é fornecida usando R: /programming/2661402/given-a-set-of-random-numbers-drawn-from-a- distribuição-univariada-contínua-f, a melhor …

12 r  matlab  distributions 

Eu usei o rjags para executar o MCMC em um modelo, especificado na linguagem JAGS. Existe uma boa maneira de extrair esse modelo e executar previsões com ele (usando as distribuições posteriores dos meus parâmetros)? Posso re-especificar o modelo em R e conectar os modos dos meus parâmetros posteriores; Só …

12 r  jags 

Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes diferem entre PROC MIXEDe …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Em um post anterior, eu me perguntei como lidar com as pontuações EQ-5D . Recentemente, me deparei com a regressão logística quantílica sugerida por Bottai e McKeown, que apresenta uma maneira elegante de lidar com resultados limitados. A fórmula é simples: l o geu t ( y) = l o …

12 r  logistic  data-visualization  logit  quantile-regression