r पर टैग किए गए जवाब

जीएलएमएम के MLE s को संख्यात्मक रूप से प्राप्त करना कठिन है और, व्यवहार में, मुझे पता है, हमें ब्रूट फोर्स ऑप्टिमाइज़ेशन (जैसे, सरल तरीके से उपयोग करना) का उपयोग नहीं करना चाहिए । लेकिन अपने स्वयं के शैक्षिक उद्देश्य के लिए, मैं यह सुनिश्चित करने के लिए कोशिश करना …

37 r  maximum-likelihood  optimization  lme4-nlme 

मैं यह मान लेना चाहता हूं कि बाल्टिक सागर की समुद्री सतह का तापमान साल दर साल एक ही है, और फिर एक फ़ंक्शन / रैखिक मॉडल के साथ इसका वर्णन करें। मेरे पास विचार केवल एक दशमलव संख्या (या num_months / 12) के रूप में इनपुट वर्ष का था …

37 r  regression  time-series  lm 

मैंने एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन बनाया है जहां उपचार ( Cureबनाम No Cure) प्राप्त करने के बाद परिणाम चर को ठीक किया जा रहा है । इस अध्ययन के सभी रोगियों ने उपचार प्राप्त किया। मुझे यह देखने में दिलचस्पी है कि क्या मधुमेह इस परिणाम से जुड़ा हुआ है। R …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

मैंने दो अलग-अलग फ़ंक्शन ( prcompऔर princomp) का उपयोग करते हुए आर के साथ मुख्य घटक विश्लेषण (पीसीए) किया और देखा कि पीसीए स्कोर साइन में भिन्न थे। यह कैसे हो सकता है? इस पर विचार करो: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 …

37 r  pca  factor-analysis 

इस सवाल का पहले से ही यहाँ एक जवाब है: एक यादृच्छिक संख्या जनरेटर में वास्तव में एक बीज क्या है? 3 जवाब मुझे लगता है कि एक set.seed()छद्म यादृच्छिक संख्या पीढ़ी के लिए आर में उपयोग करता है। मुझे यह भी एहसास है कि उसी नंबर का उपयोग करने …

37 r  random-generation 

मैं अपने डेटा को विभिन्न मॉडलों में फिट करने की कोशिश कर रहा था और यह पता लगा लिया कि fitdistrलाइब्रेरी MASSके फंक्शन से Rमुझे Negative Binomialसबसे अच्छा फील होता है। अब विकी पेज से, परिभाषा इस प्रकार दी गई है: नेगबिन (आर, पी) वितरण के k + r बर्नौली …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

मैं आर में कैरेट पैकेज का उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए कर रहा हूं । कैरेट क्रॉस सत्यापन या बूट स्टैपिंग द्वारा मॉडल हाइपर-मापदंडों को ट्यून करने के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप वर्गीकरण के लिए …

37 r  time-series  cross-validation 

मेंटल का टेस्ट व्यापक रूप से जैविक अध्ययन में जानवरों के स्थानिक वितरण (अंतरिक्ष में स्थिति) के साथ सहसंबंध की जांच करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए, उनकी आनुवंशिकता, आक्रामकता की दर या कुछ अन्य विशेषता। बहुत सारी अच्छी पत्रिकाएँ इसका इस्तेमाल कर रही हैं ( PNAS, …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

मैं वर्तमान में R पैकेज lme4 का उपयोग कर रहा हूं । मैं यादृच्छिक प्रभावों के साथ एक रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग कर रहा हूं: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Effectsपैकेज के लिए एक बहुत तेज और सुविधाजनक तरीका प्रदान मिश्रित प्रभाव मॉडल परिणाम रैखिक साजिश रचने के माध्यम से प्राप्त lme4पैकेज । effectसमारोह गणना विश्वास के अंतराल (सीआईएस) बहुत जल्दी है, लेकिन कैसे भरोसेमंद इन विश्वास के अंतराल कर रहे हैं? उदाहरण के लिए: library(lme4) library(effects) library(ggplot) data(Pastes) fm1 …

36 r  mixed-model  confidence-interval  effects  lme4-nlme 

मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि मेरी स्थिति के लिए कौन सी क्रॉस सत्यापन विधि सबसे अच्छी है। निम्नलिखित डेटा समस्या (आर) के माध्यम से काम करने के लिए सिर्फ एक उदाहरण है, लेकिन मेरे वास्तविक Xडेटा ( xmat) एक दूसरे के साथ सहसंबंधित हैं और …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

मैं कुछ डेटा मेरे पास एक दूसरे क्रम बहुपद फिट बनाने की कोशिश कर रहा हूँ। मान लें कि मैं इस फिट के साथ साजिश करता हूं ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) मुझे मिला: इसलिए, एक दूसरा क्रम फिट काफी अच्छा काम करता है। मैं …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

मेरे पास शैवाल बायोमास ( , , ) के 3 समूहों के डेटा हैं जिनमें असमान नमूना आकार ( , , ) हैं और मैं तुलना करना चाहूंगा कि क्या ये समूह एक ही आबादी के हैं।बी सी एन ए = 15 एन बी = 13 एन सी = 12AAABBBCCCnA=15nA=15n_A=15nB=13nB=13n_B=13nC=12nC=12n_C=12 …

36 r  anova  data-transformation  heteroscedasticity 

plot(density(rexp(100)) जाहिर है शून्य के बाईं ओर सभी घनत्व पूर्वाग्रह का प्रतिनिधित्व करते हैं। मैं गैर-सांख्यिकीविदों के लिए कुछ डेटा को संक्षेप में प्रस्तुत करना चाह रहा हूं, और मैं इस सवाल से बचना चाहता हूं कि गैर-नकारात्मक डेटा में शून्य के बाईं ओर घनत्व क्यों है। भूखंड यादृच्छिकता जाँच …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

मैं 50,000 से अधिक वैरिएबल वाले मॉडल के लिए लासो या रिज रिग्रेशन का उपयोग करना चाहता हूं। मैं आर में सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग करना चाहता हूं। मैं सिकुड़न पैरामीटर ( ) का अनुमान कैसे लगा सकता हूं ?λλ\lambda संपादन: यहाँ बिंदु है जो मुझे मिला है: set.seed (123) …

36 r  lasso  ridge-regression  high-dimensional