Perguntas com a marcação «r»

Use esta tag para qualquer pergunta * no tópico * que (a) envolva `R` como parte crítica da pergunta ou resposta esperada, & (b) não seja * apenas * sobre como usar` R`.

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Estimando parâmetros de um modelo linear dinâmico
Desejo implementar (em R) o seguinte Modelo Linear Dinâmico Dinâmico simples, para o qual tenho 2 parâmetros variáveis ​​de tempo desconhecido (a variação do erro de observação e a variação do erro de estado ϵ 2 t ).ϵ1tϵt1\epsilon^1_tϵ2tϵt2\epsilon^2_t Ytθt + 1==θt+ ϵ1tθt+ ϵ2tYt=θt+ϵt1θt+1=θt+ϵt2 \begin{matrix} Y_t & = & \theta_t + …
11 r  mcmc  dlm  particle-filter 
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Qual é a diferença entre summary () e loadings () para o objeto princomp () no R?
Código de exemplo: (pc.cr <- princomp(USArrests)) summary(pc.cr) loadings(pc.cr) ## note that blank entries are small but not zero Estou obtendo resultados diferentes de cada um e não tenho certeza de entender qual é a diferença. Aqui está a saída: > summary(pc.cr) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Standard deviation …
11 r  pca 
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Setas de variáveis ​​subjacentes no PCA biplot em R
Correndo o risco de tornar a pergunta específica do software e com a desculpa de sua onipresença e idiossincrasias, quero perguntar sobre a função biplot()em R e, mais especificamente, sobre o cálculo e a plotagem de suas setas vermelhas sobrepostas padrão, correspondentes às variáveis ​​subjacentes. [Para entender alguns dos comentários, …
11 r  pca  biplot 
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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Como simular dados censurados
Gostaria de saber como posso simular uma amostra de n vidas úteis de distribuição Weibull que incluem observações tipo I censuradas à direita. Por exemplo, vamos ter n = 3, forma = 3, escala = 1 e a taxa de censura = 0,15, e o tempo de censura = 0,88. …
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Dividir dados em N grupos iguais
Eu tenho um quadro de dados que contém valores em 4 colunas: Por exemplo: ID, price, click count,rating O que eu gostaria de fazer é "dividir" esse quadro de dados em N grupos diferentes, onde cada grupo terá um número igual de linhas com a mesma distribuição de preço, contagem …
11 r  distributions 
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Como realizar análise residual de preditores independentes binários / dicotômicos em regressão linear?
Estou executando a regressão linear múltipla abaixo em R para prever retornos sobre o fundo gerenciado. reg <- lm(formula=RET~GRI+SAT+MBA+AGE+TEN, data=rawdata) Aqui, apenas GRI e MBA são preditores binários / dicotômicos; os preditores restantes são contínuos. Estou usando esse código para gerar gráficos residuais para as variáveis ​​binárias. plot(rawdata$GRI, reg$residuals) abline(lm(reg$residuals~rawdata$GRI, …
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