Perguntas com a marcação «r»

De acordo com a documentação da removeSparseTermsfunção do tmpacote, é isso que a escarsidade implica: A term-document matrix where those terms from x are removed which have at least a sparse percentage of empty (i.e., terms occurring 0 times in a document) elements. I.e., the resulting matrix contains only terms …

10 r  text-mining  natural-language 

Estou analisando os dados de rastreamento ocular de um experimento projetado. Uma versão simplificada dos meus dados tem esta aparência (você pode obter os dados de dput () aqui ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 …

10 r  mixed-model  poisson-regression  lsmeans  lme4-nlme 

É possível fazer uma análise de potência para um teste Kolmogorov Smirnov de dois lados em R? Estou testando se duas distribuições empíricas diferem usando ks.test () e pretendo adicionar uma análise de potência. Não consegui encontrar nenhuma análise de potência integrada para testes KS em R. Alguma sugestão? Editar …

10 r  power-analysis  kolmogorov-smirnov 

Estou usando a fórmula do teste ab Bayesiano para calcular os resultados do teste AB usando a metodologia Bayesiana. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} Onde αAαA\alpha_A em um mais o número de sucessos de A βAβA\beta_A em um mais o número de falhas para A αBαB\alpha_B em …

10 r  bayesian  ab-test 

Eu estou analisando alguns dados comportamentais usando lme4em R, principalmente após excelentes tutoriais do Bodo de Inverno , mas eu não entendo se eu estou lidando com interações corretamente. Pior, ninguém mais envolvido nesta pesquisa usa modelos mistos, então estou um pouco à deriva quando se trata de garantir que …

10 r  mixed-model  p-value  lme4-nlme 

Estou fazendo análise de séries temporais usando R. Tenho que decompor meus dados em tendência, componente sazonal e aleatório. Eu tenho dados semanais por 3 anos. Eu encontrei duas funções em R - stl()e decompose(). Eu li que isso stl()não é bom para decomposição multiplicativa. Alguém pode me dizer em …

10 r  time-series 

No Quick-R de Robert Kabacoff, tenho # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, statistic=bs, …

10 r  regression  p-value  bootstrap 

Comparação de proporções em duas amostras, estimativa do tamanho da amostra: R vs Stata Obtive resultados diferentes para tamanhos de amostra, da seguinte maneira: Em R power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Resultado: (so 161) para cada grupo.n = 160.7777n=160.7777n = 160.7777 Na Stata …

10 r  stata  sample-size  power-analysis  jmp 

No código a seguir, realizo uma regressão logística em dados agrupados usando glm e "manualmente" usando mle2. Por que a função logLik em R me fornece uma probabilidade de log logLik (fit.glm) = - 2.336 que é diferente do logLik (fit.ml) = - 5.514 que recebo manualmente? library(bbmle) #successes in …

10 r  self-study  generalized-linear-model 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Estou tendo problemas para definir os termos de erro para uma ANOVA de medidas repetidas em dois sentidos em R. Meus dados consistem em estimativas da densidade da madeira para três posições radiais (interna, média e externa) ao longo de um núcleo extraído de uma árvore. Há um total de …

10 r  anova  repeated-measures 

Sinto-me impressionado depois de tentar pesquisar na literatura sobre como executar minha análise de modelo misto, seguindo-a com o uso da AIC para selecionar o melhor modelo ou modelos. Não acho que meus dados sejam tão complicados, mas estou procurando uma confirmação de que o que fiz foi correto e …

10 r  lme4-nlme  random-effects-model  aic 

O que acontece quando você não tem uma idéia da distribuição de parâmetros? Que abordagem devemos usar? Na maioria das vezes, pretendemos subestimar se uma determinada variável tem alguma influência sobre a presença / ausência de uma determinada espécie, e a variável é aceita ou não, de acordo com a …

10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 

Minhas perguntas tratam de GAMs no pacote mgcv R. Devido a um pequeno tamanho de amostra, desejo determinar o erro de previsão usando a validação cruzada de exclusão única. Isso é razoável? Existe um pacote ou código como eu posso fazer isso? A errorest()função no pacote ipred não funciona. Um …

10 r  cross-validation  gam  mgcv 

No exemplo a seguir, tenho um quadro de dados que consiste em uma série temporal de medições de temperatura da água registradas em 5 profundidades no oceano, onde cada valor Tempcorresponde à data DateTimee profundidade Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), …

10 r  time-series  correlation  similarities