r पर टैग किए गए जवाब

जहाँ तक मुझे पता है, लॉजिस्टिक मॉडल और फ्रैक्शनल रिस्पांस मॉडल (frm) के बीच का अंतर यह है कि डिपेंडेंट वैरिएबल (Y) जिसमें frm [0,1] है, लेकिन लॉजिस्टिक {0, 1} है। इसके अलावा, फ्रिज अपने मापदंडों को निर्धारित करने के लिए अर्ध-संभावना आकलनकर्ता का उपयोग करता है। आम तौर पर, …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

मेरा प्रश्न एक अभिकलन तकनीक में शोषण से संबंधित है geoR:::.negloglik.GRFया geoR:::solve.geoR। एक रैखिक मिश्रित मॉडल सेटअप में: जहां और क्रमशः तय और यादृच्छिक प्रभाव हैं। इसके अलावा,Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) प्रभावों का आकलन करते समय, गणना करने की आवश्यकता होती है जो सामान्य रूप से कुछ का उपयोग करके किया …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky 

मैं एक छोटी परियोजना पर काम कर रहा हूं, जहां हम अगले 6 महीनों के लिए वस्तुओं (तेल, एल्यूमीनियम, टिन, आदि) की कीमतों की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। मेरे पास भविष्यवाणी करने के लिए 12 ऐसे चर हैं और मेरे पास अप्रैल, 2008 - मई, 2013 के …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

मैं एक Shapiro Wilk W परीक्षण करना चाहता हूँ और Kolmogorov-Smirnov परीक्षण एक रेखीय मॉडल के अवशिष्ट पर सामान्यता की जाँच करने के लिए। मैं बस सोच रहा था कि इसके लिए कौन से अवशिष्ट का उपयोग किया जाना चाहिए - कच्चे अवशिष्ट, पियर्सन अवशिष्ट, छात्र अवशिष्ट या मानकीकृत अवशिष्ट? …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

मैंने प्राथमिक आँकड़ों में सीखा कि सामान्य रेखीय मॉडल के साथ, इनफ़ॉर्म्स वैध होने के लिए, टिप्पणियों को स्वतंत्र होना चाहिए। जब क्लस्टरिंग होती है, तो स्वतंत्रता को अमान्य निष्कासन के लिए अग्रणी नहीं रखा जा सकता है जब तक कि यह हिसाब न हो। मिश्रित मॉडल का उपयोग करके …

13 r  mixed-model  inference  independence 

मैंने trainद्विआधारी प्रतिक्रिया के लिए एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल (के माध्यम से ) प्राप्त किया है, और मैंने लॉजिस्टिक कंफ्यूजन मैट्रिक्स के माध्यम से प्राप्त किया confusionMatrixहै caret। यह मुझे लॉजिस्टिक मॉडल कन्फ्यूजन मैट्रिक्स देता है, हालांकि मुझे यकीन नहीं है कि इसे प्राप्त करने के लिए किस सीमा का …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix 

मेरे पास यह डेटा है कि कितने उपयोगकर्ता कितने प्रश्न पोस्ट करते हैं। उदाहरण के लिए, [UserCount, QuestionCount] [2, 100] [9, 10] [3, 80] ... ... इसका मतलब है कि 2 उपयोगकर्ताओं ने प्रत्येक 100 प्रश्न पोस्ट किए, 9 उपयोगकर्ताओं ने प्रत्येक 10 प्रश्न पोस्ट किए, और इसी तरह। इसलिए, …

13 r  hypothesis-testing  goodness-of-fit  power-law 

सामान्य तौर पर, मैं सोच रहा हूं कि उच्च क्रम वाले चर के साथ एक प्रतिगमन को फिट करते समय ऑर्थोगोनल पॉलीओनियम्स का उपयोग करना बेहतर नहीं है। विशेष रूप से, मैं आर के उपयोग के साथ सोच रहा हूं: तो poly()साथ raw = FALSEके रूप में ही फिट मूल्यों …

13 r  regression  polynomial 

पृष्ठभूमि मैं फिटिंग मॉडलों पर एक कोर्स में पहला उदाहरण समझने की कोशिश कर रहा हूं (इसलिए यह बहुत सरल लग सकता है)। मैंने हाथ से गणना की है और वे उदाहरण से मेल खाते हैं, लेकिन जब मैं उन्हें आर में दोहराता हूं, तो मॉडल गुणांक बंद हो जाते …

13 r  regression  self-study  lm 

मेरे पास इस धारणा के साथ डेटासेट है कि निकटतम पड़ोसी सर्वश्रेष्ठ भविष्यवक्ता हैं। बस दो तरफा ढाल का एक आदर्श उदाहरण है- मान लीजिए कि हमारे पास ऐसा मामला है जहां कुछ मूल्य गायब हैं, हम आसानी से पड़ोसियों और प्रवृत्ति के आधार पर भविष्यवाणी कर सकते हैं। आर …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation 

मैं रेखीय प्रतिगमन मॉडल में उपयोग करने के लिए डेटा मैट्रिक्स को स्केल करने की अवधारणा को समझता हूं। उदाहरण के लिए, R में आप उपयोग कर सकते हैं: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) मेरा एकमात्र प्रश्न यह है कि नई टिप्पणियों के लिए, जिनके लिए मैं आउटपुट मानों की भविष्यवाणी …

13 r  regression  prediction  scales 

मैं लिंडसे I स्मिथ द्वारा एक उत्कृष्ट पीसीए ट्यूटोरियल के माध्यम से आर में काम कर रहा हूं और अंतिम चरण में फंस रहा हूं । नीचे दी गई आर स्क्रिप्ट हमें स्टेज पर ले जाती है (पी .१ ९ पर) जहां मूल डेटा (इस मामले में एकवचन) से प्रिंसिपल …

13 r  pca 

मैंने छात्र के टी-टेस्ट के बारे में पढ़ा है, लेकिन यह तब काम करता है जब हम यह मान सकते हैं कि मूल वितरण सामान्य रूप से वितरित किए गए हैं। मेरे मामले में, वे निश्चित रूप से नहीं हैं। इसके अलावा, अगर मेरे पास 13 वितरण हैं, तो क्या …

13 r  hypothesis-testing  distributions 

मैं डननेट के परीक्षण की गणना करने के लिए आर 'मल्टीकैम' लाइब्रेरी ( http://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/ ) का उपयोग कर रहा हूं । मैं नीचे दी गई स्क्रिप्ट का उपयोग कर रहा हूं: Group <- factor(c("A","A","B","B","B","C","C","C","D","D","D","E","E","F","F","F")) Value <- c(5,5.09901951359278,4.69041575982343,4.58257569495584,4.79583152331272,5,5.09901951359278,4.24264068711928,5.09901951359278,5.19615242270663,4.58257569495584,6.16441400296898,6.85565460040104,7.68114574786861,7.07106781186548,6.48074069840786) data <- data.frame(Group, Value) aov <- aov(Value ~ Group, data) summary(glht(aov, linfct=mcp(Group="Dunnett"))) अब …

13 r  multiple-comparisons 

आर (2.15.2) में मैं एक बार श्रृंखला में एक बार एआरएमए (3,1,3) और एक बार अंतरित समय पर एक एआरएमए (3,3) फिट हुआ। फिट किए गए पैरामीटर अलग हैं, जिन्हें मैंने ARIMA में फिटिंग विधि के लिए जिम्मेदार ठहराया। इसके अलावा, ARMA (3,3) के समान डेटा पर ARIMA (3,0,3) को …

13 r  time-series  arima  fitting  arma