Perguntas com a marcação «r»

Podemos simular regressão linear sem aleatoriedade, o que significa que fazemos vez de . Então, se ajustarmos um modelo linear, os coeficientes serão idênticos à "verdade fundamental". Aqui está um exemplo.y = X β + ϵy=Xβy=Xβy=X\betay=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy=X\beta+\epsilon set.seed(0) n <- 1e5 p <- 3 X <- matrix(rnorm(n*p), ncol=p) beta <- runif(p) …

8 r  logistic  regularization  linear  separation 

Considere ANOVA de medidas repetidas (RM-ANOVA) com um fator dentro do assunto Ae várias medidas por assunto para cada nível de A. Está intimamente relacionado à ANOVA bidirecional com dois fatores: Ae subject. Eles usam decomposição idêntica da soma dos quadrados em quatro partes: A, subject, A⋅subject, e residual. No …

8 r  anova  repeated-measures 

Eu tenho um conjunto de dados unidimensional e uso a boxplotfunção para criar um gráfico de caixa. Então eu posso ver que tenho alguns outliers. Os outliers contam quando os quantis estão sendo determinados? Existe uma maneira certa / errada ou ambas as formas estão corretas, desde que tenhamos certeza …

8 r  data-visualization  boxplot 

Eu queria estimar o intervalo de confiança para o desvio padrão para alguns dados. O código R tem a seguinte aparência: library(boot) sd_boot <- function (x, ind) { res <- sd(x$ReadyChange[ind], na.rm = TRUE) return(res) } data_boot <- boot::boot(data, statistic = sd_boot, R = 10000) plot(data_boot) E eu tenho o …

8 r  confidence-interval  standard-deviation  bootstrap 

Eu executei o laço e, em seguida, validação cruzada cv<-cv.glmnet(df, df$Price, nfolds = 1500) Quando plogo cv, obtenho o seguinte: Notei também que recebo 2 lambdas diferentes: lambda.minelambda.1se Qual é a diferença entre essas lambdas? O que posso entender da plotagem acima em geral (sobre o que são esses intervalos …

8 r  cross-validation  interpretation  lasso 

Eu tenho dados de coleta de longo prazo e gostaria de testar se o número de animais coletados é influenciado pelos efeitos climáticos. Meu modelo se parece abaixo: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Explicação das variáveis ​​utilizadas: …

8 r  poisson-distribution  heteroscedasticity  glmm 

Estou tentando determinar se as lagartas que comem uma dieta natural (monkeyflower) são mais resistentes aos predadores (formigas) do que as lagartas que comem uma dieta artificial (uma mistura de gérmen de trigo e vitaminas). Fiz um estudo experimental com uma amostra pequena (20 lagartas; 10 por dieta). Eu pesava …

8 r  anova 

Considere a seguinte regressão binomial: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) A summaryfunção retorna um valor-p de 1.03e-05. Ao usar anova.glm, obtém-se valores-p ligeiramente mais …

8 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  binomial 

Quero regredir a economia de combustível no deslocamento do motor, tipo de combustível, tração nas duas rodas vs. 4 rodas, potência, transmissão manual vs. automática e número de velocidades. Meu conjunto de dados ( link ) contém veículos de 2012 a 2014. fuelEconomy em milhas por galão engineDisplacement: tamanho do …

8 r  statistical-significance  multiple-regression  interpretation 

Não consigo interpretar este gráfico. Minha variável dependente é o número total de ingressos de cinema que serão vendidos para um show. As variáveis ​​independentes são o número de dias que restam antes do show, variáveis ​​fictícias da sazonalidade (dia da semana, mês do ano, feriado), preço, ingressos vendidos até …

8 r  regression  logistic  residuals  diagnostic 

Parece que posso aprender bem os parâmetros e encontrar as probabilidades posteriores para os dados de treinamento, mas não tenho idéia de como fazer novas previsões sobre novos dados. O problema, em particular, vem das probabilidades de transição alteradas nas covariáveis, por isso não é trivial escrever código para prever …

8 r  hidden-markov-model  mixture 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 12 meses . Estou tentando ajustar o modelo linear generalizado para a família weibull, mas quando o tento …

8 r  generalized-linear-model  survival  gamlss 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Deixe ser um processo estocástico formada pela concatenação iid retira um AR (1) do processo, onde cada sorteio é um vector de comprimento 10. Por outras palavras, { X 1 , X 2 , ... , X 10 } são realizações de um processo de RA (1); { X 11 …

8 r  autocorrelation  independence  lags 

Estou ajustando alguns modelos aditivos generalizados usando o mgcvpacote em R e quero testar entre dois modelos; se posso remover um termo ou não. Estou, no entanto, obtendo resultados conflitantes (até onde sei). Um modelo, m1, com um termo suave para xadicionado, parece dar um melhor ajuste em termos de …

8 r  regression  gam