Perguntas com a marcação «r»

O pacote R mclustusa o BIC como critério para a seleção do modelo de cluster. Pelo meu entendimento, um modelo com o menor BIC deve ser selecionado em relação a outros modelos (se você se importa apenas com o BIC). No entanto, quando os valores do BIC são todos negativos, …

11 r  clustering  gaussian-mixture  bic  model-based-clustering 

Estou realizando pesquisas para analisar as diferenças na densidade e na riqueza de espécies de peixes ao usar dois métodos diferentes de censo visual subaquático. Meus dados eram originalmente dados de contagem, mas normalmente isso é alterado para densidade de peixes, mas eu ainda decidi usar um Poisson GLM, o …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

Eu tenho dados de demanda por hora e meia, que é uma série temporal multi-sazonal. Eu usei tbatsno forecastpacote em R e obtive resultados como este: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Isso significa que a série não deve necessariamente usar a transformação Box-Cox, e o termo de erro é …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

Estou tentando entender e saber o que relatar da minha análise de alguns dados usando a média do modelo em R. Estou usando o script a seguir para analisar o efeito do método de medição sobre uma determinada variável: Aqui está o conjunto de dados: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Modelo a ser montado: …

11 r  model-averaging 

Eu identifiquei vários lugares nos livros onde o GLM é descrito com 5 distribuições (a saber, Gama, Gaussiana, Binomial, Gaussiana Inversa e Poisson). Isso também é exemplificado na função familiar em R. Ocasionalmente, encontro referências ao GLM, onde distribuições adicionais estão incluídas ( exemplo ). Alguém pode explicar por que …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

Gostaria de simular um processo de excursão browniana (um movimento browniano condicionado sempre será positivo quando a em ). Como um processo de excursão browniana é uma ponte browniana condicionada a ser sempre positiva, eu esperava simular o movimento de uma excursão browniana usando uma ponte browniana.0 t = 10<t<10<t<10 …

11 r  gaussian-process  brownian 

Estou examinando a seção LAB §6.6 sobre Regressão de Ridge / Lasso no livro 'Uma Introdução à Aprendizagem Estatística com Aplicações em R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Mais especificamente, estou tentando aplicar o Ridgemodelo scikit-learn ao conjunto de dados 'Hitters' do pacote R 'ISLR'. Eu criei o mesmo …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

Isso é semelhante ao Bootstrap: a estimativa está fora do intervalo de confiança Eu tenho alguns dados que representam contagens de genótipos em uma população. Quero estimar a diversidade genética usando o índice de Shannon e também gerar um intervalo de confiança usando o bootstrapping. Notei, no entanto, que a …

11 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

Estou procurando o método ideal de binning (discretização) de uma variável contínua em relação a uma variável binária de resposta (destino) e com o número máximo de intervalos como parâmetro. exemplo: eu tenho um conjunto de observações de pessoas com variáveis ​​"height" (numeral contínuo) e "has_back_pains" (binário). Eu quero discretizar …

11 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

Estou tentando especificar uma fórmula para um modelo linear de efeitos mistos (com lme4) para o meu design experimental, mas não tenho certeza se estou fazendo certo. O design: basicamente estou medindo um parâmetro de resposta nas plantas. Eu tenho 4 níveis de tratamento e 2 níveis de irrigação. As …

11 r  experiment-design  mixed-model 

Eu construí um modelo de glm em R e o testei usando um grupo de teste e treinamento, por isso estou confiante de que funciona bem. Os resultados de R são: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06 3.059 0.00222 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared 

Estou tentando a análise fatorial confirmatória (CFA) usando lavaan. Estou tendo dificuldade para interpretar a saída produzida por lavaan. Eu tenho um modelo simples - quatro fatores, cada um suportado por itens dos dados coletados da pesquisa. Os fatores estão alinhados com o que é medido pelos itens, na medida …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

Ao modelar proporções contínuas (por exemplo, cobertura proporcional da vegetação em quadrats da pesquisa ou proporção de tempo envolvido em uma atividade), a regressão logística é considerada inadequada (por exemplo, Warton & Hui (2011 ). Em vez disso, a regressão OLS após transformar as proporções em logit, ou talvez a …

11 r  regression  logistic 

Eu quero fazer o seguinte: 1) regressão OLS (sem termo de penalização) para obter coeficientes beta ; j representa as variáveis ​​usadas para regredir. Eu faço isso porb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Na regressão do laço com um termo de penalização, os critérios de …

11 r  regression  glmnet  lars 

Estou executando um glmm com uma variável de resposta binomial e um preditor categórico. O efeito aleatório é dado pelo design aninhado usado para a coleta de dados. Os dados são assim: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 0 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation