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`.

3
Como usar R gbm com distribution = “adaboost”?
A documentação afirma que R gbm com distribution = "adaboost" pode ser usado para o problema de classificação 0-1. Considere o seguinte fragmento de código: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Pode ser encontrado na …
9 r  gbm 
1
Como comparar eventos observados x eventos esperados?
Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
1
Problemas com um estudo de simulação da explicação de experimentos repetidos de um intervalo de confiança de 95% - onde estou errado?
Estou tentando escrever um script R para simular a interpretação de experimentos repetidos de um intervalo de confiança de 95%. Descobri que superestima a proporção de vezes em que o verdadeiro valor populacional de uma proporção está contido no IC de 95% da amostra. Não é uma grande diferença - …
2
Como posso estimar intervalos de confiança de 95% usando a criação de perfil para parâmetros estimados maximizando uma função de probabilidade de log usando optim em R?
Como posso estimar intervalos de confiança de 95% usando a criação de perfil para parâmetros estimados maximizando uma função de probabilidade de log usando optim em R? Eu sei que posso estimar assintoticamente a matriz de covariância invertendo o hessiano , mas estou preocupado que meus dados não atendam às …
2
Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para modelos mistos
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
3
auto.arima avisa NaNs produzidos em erro padrão
Meus dados são uma série temporal da população empregada, L, e o período, ano. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 AIC=-201.1 AICc=-192.49 …
9 r  regression  arima 
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.