r पर टैग किए गए जवाब

यहाँ एक छोटा सा उदाहरण है: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) अब इसके साथ base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

मेरे पास एक डेटासेट है, जिसमें अलग-अलग टैडपोल के "गतिविधि स्तर" को मापा जाता है, इसलिए मानों को 0 और 1 के बीच बांधा जाता है। यह डेटा एक निश्चित समय अंतराल के भीतर स्थानांतरित किए गए समय की संख्या की गणना करके एकत्र किया गया था (1 आंदोलन के …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

मैं इस एक से संबंधित एक प्रश्न पूछूंगा । मुझे यहाँ xgboost के लिए कस्टम लॉस फंक्शन लिखने का एक उदाहरण मिला : loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, …

12 r  machine-learning  gradient-descent  boosting  loss-functions 

नेटवर्क मेटा-विश्लेषण या मिश्रित उपचार तुलना करने के लिए अब कई अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। सबसे अधिक इस्तेमाल किया और सुलभ वाले शायद निम्नलिखित हैं: एक बायेशियन ढांचे में : WinBUGS (जैसे जैक्सन एट अल ) में डिज़ाइन-बाय-ट्रीटमेंट इंटरैक्शन दृष्टिकोण ; WinBUGS (जैसे झाओ एट अल ) में पदानुक्रमित हाथ आधारित …

12 r  stata  sas  winbugs  network-meta-analysis 

मान लीजिए कि मेरे पास गैर-आवधिक समय श्रृंखला है। जाहिर है रुझान कम हो रहा है और मैं इसे कुछ परीक्षण ( पी-वैल्यू के साथ ) साबित करना चाहूंगा । मैं मूल्यों के बीच मजबूत अस्थायी (धारावाहिक) ऑटो-सहसंबंध के कारण क्लासिक रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करने में असमर्थ हूं। library(forecast) …

12 r  time-series 

मैं एक निरंतर प्रतिक्रिया (लक्ष्य) बाइनरी चर के संबंध में और एक पैरामीटर के रूप में अधिकतम अंतराल के साथ निरंतर चर की इष्टतम बीनिंग विधि (विवेक) की तलाश कर रहा हूं। उदाहरण: मेरे पास "ऊंचाई" (अंक निरंतर) और "has_back_pains" (बाइनरी) चर वाले लोगों की टिप्पणियों का एक सेट है। …

12 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

इस सवाल में - क्या निर्णय पेड़ों के निर्माण के लिए एक विधि है जो संरचित / पदानुक्रमित / बहुस्तरीय भविष्यवक्ताओं का ध्यान रखती है? - वे पेड़ों के लिए एक पैनल डेटा विधि का उल्लेख करते हैं। क्या वेक्टर मशीनों और तंत्रिका नेटवर्क के समर्थन के लिए विशिष्ट पैनल …

12 r  machine-learning  svm  panel-data  cart 

मैं अपने डेटासेट के एक हिस्से की जांच कर रहा हूं जिसमें दो समूहों में 1 से 1690 तक के 46840 दोहरे मान हैं। इन समूहों के बीच अंतर का विश्लेषण करने के लिए मैंने सही परीक्षण लेने के लिए मूल्यों के वितरण की जांच करके शुरू किया। सामान्यता के …

12 r  normal-distribution  normality-assumption  large-data 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

मैं 10x10CV के साथ एक यादृच्छिक वस्तु को प्रशिक्षित करने के लिए कैरेट पैकेज का उपयोग करता हूं। library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) उसके बाद, मैं एक टेस्टसेट पर यादृच्छिक परीक्षण का परीक्षण करता हूं (नया डेटा) RF.testSet$Prediction …

12 r  random-forest  prediction  caret 

क्या विकिपीडिया गलत है ... या मैं इसे नहीं समझता? विकिपीडिया: सफेद और काले वर्गों ( "शतरंज पैटर्न") पूरी तरह से फैले हुए हैं इसलिए मोरन मैं होगा है -1। यदि सफेद चौकों को बोर्ड के एक आधे हिस्से में और दूसरे को काले वर्गों को स्टैक किया जाता है, …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

R में MARSS पैकेज गतिशील कारक विश्लेषण के लिए कार्य करता है। इस पैकेज में, डायनेमिक फैक्टर मॉडल को स्टेट स्पेस मॉडल के एक विशेष रूप के रूप में लिखा गया है और वे मानते हैं कि सामान्य रुझान एआर (1) प्रक्रिया का पालन करते हैं। जैसा कि मैं उन …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

मैं समझना चाहूंगा कि निम्नलिखित कोड क्या कर रहा है। जिस व्यक्ति ने कोड लिखा था वह अब यहां काम नहीं करता है और यह लगभग पूरी तरह से अनिर्दिष्ट है। मुझे किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा इसकी जांच करने के लिए कहा गया था जो सोचता है कि " यह …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

निम्नलिखित कोड और आउटपुट पर विचार करें: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") ऐसा लगता है कि लॉग-नॉर्मल के लिए क्यूक्यू प्लॉट …

12 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

गणना डेटा के लिए जो मैंने एकत्र किया है, मैं मॉडल बनाने के लिए पॉइसन रिग्रेशन का उपयोग करता हूं। मैं glmआर में फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं, जहां मैं उपयोग करता हूं family = "poisson"। संभावित मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए (मेरे पास कई भविष्यवक्ता हैं) मैं …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution