r पर टैग किए गए जवाब

मैं एक लॉजिस्टिक मॉडल पर काम कर रहा हूं और मुझे परिणामों के मूल्यांकन में कुछ कठिनाइयां आ रही हैं। मेरा मॉडल एक द्विपद लॉगिट है। मेरे व्याख्यात्मक चर हैं: 15 स्तरों, एक द्विगुणित चर और 2 निरंतर चर वाले एक श्रेणीगत चर। मेरा N बड़ा> 8000 है। मैं निवेश …

13 r  logistic  goodness-of-fit  roc 

मैं एक glm.nb आयोजित किया glm1<-glm.nb(x~factor(group)) समूह के साथ एक संस्थागत और x एक गणितीय चर है। जब मैं परिणामों का सारांश प्राप्त करने की कोशिश करता हूं, तो मैं थोड़ा अलग परिणाम प्राप्त करता हूं, इस पर निर्भर करता है कि मैं उपयोग करता हूं summary()या summary.glm। summary(glm1)मुझे देता …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

लगभग सामान्य रूप से वितरित किए गए डेटा के लिए, बॉक्सप्लाट्स डेटा के मध्यमान और प्रसार की कल्पना करने के साथ-साथ किसी भी आउटलेयर की उपस्थिति का एक शानदार तरीका है। हालांकि अधिक भारी-पूंछ वाले वितरणों के लिए, बहुत सारे बिंदुओं को आउटलेर्स के रूप में दिखाया गया है, क्योंकि …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

मेरे पास मानों का एक सेट है और जो सैद्धांतिक रूप से तेजी से संबंधित हैं:यएक्सxxyyy y= एक एक्सखy=axby = ax^b गुणांक प्राप्त करने का एक तरीका दोनों पक्षों में प्राकृतिक लघुगणक लागू करना और एक रैखिक मॉडल फिटिंग करना है: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <- exp(fit$coefficients[1]) > …

13 r  regression  linear-model  model-selection  nonlinear-regression 

मैं एक संरचनात्मक समीकरण मॉडल का अनुमान लगाने के लिए आर लवन पैकेज का उपयोग कर रहा हूं । मान लें कि मॉडल में 1 अव्यक्त और 2 प्रकट व्याख्यात्मक चर के साथ 1 अंतर्जात प्रकट चर होते हैं: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age वांछित …

13 r  interaction  sem  lavaan 

मैंने 25 चर पर पीसीए चलाया और शीर्ष 7 पीसी का चयन किया prcomp। prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) मैंने तब उन घटकों पर वरीमैक्स रोटेशन किया है। varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) और अब मैं पीसीए-रोटेट किए गए डेटा को बारी बारी से करना चाहता हूं (क्योंकि यह वेरिमैक्स ऑब्जेक्ट …

13 r  pca  factor-rotation 

संपादित करें मुझे एक पेपर मिला है जिसमें ठीक उसी प्रक्रिया का वर्णन है जिसकी मुझे ज़रूरत है। अंतर केवल इतना है कि मासिक के साधनों को संरक्षित करते हुए कागज मासिक औसत डेटा को दैनिक रूप से प्रक्षेपित करता है। मुझे दृष्टिकोण को लागू करने में परेशानी है R। …

13 r  time-series  interpolation 

मैं डेटा साइंस में नया हूं और 200,000 पंक्तियों और 50 कॉलमों वाले डेटा सेट में क्लस्टर खोजने में समस्या है। चूँकि डेटा में संख्यात्मक और नाममात्र दोनों चर होते हैं, इसलिए K-Mean जैसे तरीके जो यूक्लिडियन दूरी माप का उपयोग करते हैं, एक उपयुक्त विकल्प नहीं लगता है। इसलिए …

13 r  clustering  sampling  large-data 

अगर मैं पूरी तरह से यादृच्छिक डेटा से बना 2-डी मैट्रिक्स का निर्माण करता हूं, तो मैं पीसीए और एसवीडी घटकों को अनिवार्य रूप से कुछ भी नहीं समझाने की उम्मीद करूंगा। इसके बजाय, ऐसा लगता है कि पहला SVD कॉलम 75% डेटा की व्याख्या करता प्रतीत होता है। यह …

13 r  pca  svd 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल (आर में glm) से आने वाली मेरी भविष्यवाणियां 0 और 1 के बीच नहीं बंधी हैं, जैसा मैं उम्मीद करूंगा। लॉजिस्टिक रिग्रेशन की मेरी समझ यह है कि आपके इनपुट और मॉडल पैरामीटर को रैखिक रूप से संयोजित किया जाता है और प्रतिक्रिया लॉगिट लिंक फ़ंक्शन का …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

bildपैकेज धारावाहिक बाइनरी प्रतिक्रियाओं के लिए एक शानदार पैकेज प्रतीत होता है। लेकिन यह असतत समय के लिए है। मैं पहले के समय में मापी गई बाइनरी प्रतिक्रियाओं के साथ वर्तमान प्रतिक्रिया वाई के अनुपात अनुपात कनेक्शन के लिए समय का एक चिकनी कार्य निर्दिष्ट करना चाहूंगा, या कम से …

13 r  repeated-measures  binary-data  panel-data 

मैं एक सामान्य, स्वच्छ और तेज (यानी सी ++ रूटीन का उपयोग करके) आर पैकेज को गैर-सजातीय गैर-प्रसार प्रसार से अनुकरण करने के लिए देख रहा हूं जैसे (1) यूलर-मारुयामा योजना, मिलस्टीन योजना (या किसी अन्य) का उपयोग करके। यह एक बड़ा अनुमान कोड में एम्बेड किया जा किस्मत में …

13 r  simulation  stochastic-processes  markov-process 

मैं रिमोट सेंसिंग के माध्यम से प्राप्त कुछ चर का उपयोग करके एक निश्चित क्षेत्र में ट्री हाइट्स की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। अनुमानित बायोमास आदि की तरह, मैं पहले एक रेखीय प्रतिगमन का उपयोग करना चाहता हूं (मुझे पता है कि यह सबसे अच्छा विचार नहीं है, लेकिन यह …

13 r  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

ओ 'रेली की "मशीन लर्निंग फॉर हैकर्स" का कहना है कि प्रत्येक प्रमुख घटक विचरण के प्रतिशत का प्रतिनिधित्व करता है। मैंने नीचे पृष्ठ का प्रासंगिक भाग उद्धृत किया है (अध्याय 8, पृष्ठ 207)। एक अन्य विशेषज्ञ से बात करते हुए, उन्होंने माना कि यह प्रतिशत है। हालांकि 24 घटक …

13 r  pca 

मैं यहां डेटा पर बायेसियन लॉग चलाने की कोशिश कर रहा हूं । मैं उपयोग कर रहा हूँ bayesglm()में armआर कोडिंग में पैकेज सीधा पर्याप्त है: df = read.csv("http://dl.dropbox.com/u/1791181/bayesglm.csv", header=T) library(arm) model = bayesglm(PASS ~ SEX + HIGH, family=binomial(link="logit"), data=df) summary(model) निम्नलिखित आउटपुट देता है: Coefficients: Estimate Std. Error z …

13 r  bayesian  p-value