r पर टैग किए गए जवाब

मुझे आंकड़ों के लिए एक परिचय लिखने के लिए कहा गया है और मैं संघर्ष कर रहा हूं कि पी-वैल्यू और पावर रिलेट करने के तरीके को रेखांकन कैसे दिखाया जाए। मैं इस ग्राफ के साथ आया हूँ: मेरा प्रश्न: क्या इसे प्रदर्शित करने का एक बेहतर तरीका है? यहाँ …

16 r  teaching  power 

मैं एक "परिवर्तन बिंदु" विश्लेषण को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं, या nls()आर में उपयोग करके एक मल्टीफ़ेज़ प्रतिगमन । यहां मैंने कुछ नकली डेटा बनाए हैं । डेटा फिट करने के लिए मैं जिस सूत्र का उपयोग करना चाहता हूं वह है: y= β0+ β1x + β2अधिकतम …

16 r  regression  change-point  nls 

मैं वर्तमान randomForestमें आर में पैकेज का उपयोग करके एक वर्गीकरण समस्या के लिए यादृच्छिक जंगलों को फिट कर रहा हूं , और इन मॉडलों के लिए प्रशिक्षण त्रुटि की रिपोर्ट करने के तरीके के बारे में अनिश्चित हूं । मेरी प्रशिक्षण त्रुटि 0% के करीब है जब मैं इसे …

16 r  machine-learning  classification  random-forest  overfitting 

मैंने R में glm का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल बनाया। मेरे दो स्वतंत्र चर हैं। मैं अपने मॉडल की निर्णय सीमा को दो चर के बिखराव की साजिश में कैसे लगा सकता हूं। उदाहरण के लिए, मैं एक आंकड़ा कैसे तैयार कर सकता हूं: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 धन्यवाद।

16 r  logistic 

मैं एक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके निर्धारित डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें एक निश्चित प्रभाव (स्थिति) और दो यादृच्छिक प्रभाव (विषय डिजाइन और जोड़ी के कारण प्रतिभागी) हैं। मॉडल lme4पैकेज के साथ उत्पन्न किया गया था exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp):। इसके बाद, मैंने निश्चित प्रभाव (स्थिति) के बिना मॉडल …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

मैं glm()आर का उपयोग करते हुए अशक्त परिकल्पनाओं को बदलने में रुचि रखता हूं । उदाहरण के लिए: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) परिकल्पना का परीक्षण करता है कि p=0.5p=0.5p = 0.5 । क्या होगा अगर मैं नल को ppp = कुछ मनमाना मूल्य …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

मैं lme4::glmer()द्विआधारी सामान्यीकृत मिश्रित मॉडल (GLMM) को आश्रित चर के साथ उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि बाइनरी नहीं है, लेकिन शून्य और एक के बीच एक निरंतर चर है। इस चर को एक संभावना के रूप में सोच सकते हैं; वास्तव में यह मानव विषयों (एक …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

मैं caretआर में पैकेज के माध्यम से ढाल बूस्टिंग मशीन एल्गोरिदम का प्रयोग कर रहा हूं । एक छोटे से कॉलेज प्रवेश डेटासेट का उपयोग करते हुए, मैंने निम्नलिखित कोड चलाया: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

सीवी प्रश्न मैं मिश्रित प्रभावों वाले मॉडल का (ए) विस्तृत और संक्षिप्त गणितीय प्रतिनिधित्व देने की कोशिश कर रहा हूं। मैं lme4आर में पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । मेरे मॉडल के लिए सही गणितीय प्रतिनिधित्व क्या है? डेटा, विज्ञान प्रश्न और आर कोड मेरे डेटा सेट में विभिन्न …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

बेयसियन स्ट्रक्चरल टाइम सीरीज़ मॉडल के बारे में इस ब्लॉग पोस्ट को पढ़ने के बाद , मैं इसे एक समस्या के संदर्भ में लागू करना चाहता था जिसे मैंने पहले आईआईएमए के लिए इस्तेमाल किया था। मेरे पास कुछ ज्ञात (लेकिन शोर) मौसमी घटकों के साथ कुछ डेटा हैं - …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

मुझे एक उदाहरण दिया गया है (R में), जिसे मैं आगे समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैं एक रैखिक मॉडल बनाने के लिए लिम्मा का उपयोग कर रहा हूं और मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि गुना परिवर्तन की गणना में कदम से कदम क्या हो …

15 r  regression  linear-model 

मैं जानना चाहूंगा कि क्या ब्रिमन का रैंडम फॉरेस्ट (R randomForest package में रैंडम फॉरेस्ट) एक स्प्लिटिंग मानदंड (विशेषता चयन के लिए मानदंड) सूचना लाभ या गिन्नी इंडेक्स के रूप में उपयोग करता है? मैंने इसे http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm और R में यादृच्छिकतम पैकेज के लिए दस्तावेज़ीकरण में खोजने की कोशिश की …

15 r  random-forest  entropy  gini 

मेरे दो चर हैं- X और Y और मुझे क्लस्टर अधिकतम बनाने की आवश्यकता है (और इष्टतम) = 5. चलो आदर्श चर का आदर्श प्लॉट निम्नानुसार है: मैं इसके 5 क्लस्टर बनाना चाहूंगा। कुछ इस तरह: इस प्रकार मुझे लगता है कि यह 5 समूहों के साथ मिश्रण मॉडल है। …

15 r  clustering  gaussian-mixture 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

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मैं glmnetपैकेज के लिए नया हूं , और मैं अभी भी अनिश्चित हूं कि परिणामों की व्याख्या कैसे करें। क्या कोई मुझे निम्नलिखित ट्रेस प्लॉट पढ़ने में मदद कर सकता है? निम्नलिखित को चलाकर ग्राफ प्राप्त कर रहा था: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) …

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