r पर टैग किए गए जवाब

मैं दो समूहों (एक बीमारी के बिना और एक के साथ) के बीच घटना दर की तुलना करना चाहता हूं। मैं घटना दर अनुपात (आईआरआर) की गणना करने की योजना बना रहा था, अर्थात् घटना दर समूह बी / घटना दर समूह ए, और फिर परीक्षण करें कि क्या यह …

9 r  poisson-distribution  epidemiology  incidence-rate-ratio 

प्रलेखन में कहा गया है कि वितरण के साथ R gbm = "अडाबोस्ट" का उपयोग 0-1 वर्गीकरण समस्या के लिए किया जा सकता है। निम्नलिखित कोड के टुकड़े पर विचार करें: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees …

9 r  gbm 

मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । लगता है कि R2WinBUGS :: कीड़े और …

9 r  data-visualization  jags  bugs 

यहाँ मेरे द्वारा उपयोग किए गए कॉक्सफ़-मॉडल का सारांश-आउटपुट है (मैंने आर का उपयोग किया था और आउटपुट सर्वश्रेष्ठ अंतिम मॉडल पर आधारित है, जिसमें सभी महत्वपूर्ण व्याख्यात्मक चर और उनके इंटरैक्शन शामिल हैं): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

मैंने auto.arima()आर में फंक्शन का उपयोग करके ARIMA (5,1,2) मॉडल फिट किया है और आदेश को देखते हुए हम कह सकते हैं कि यह पूर्वानुमान करने के लिए सबसे अच्छा मॉडल नहीं है। यदि डेटा श्रृंखला में आउटलेयर मौजूद हैं, तो इस तरह के डेटा के लिए एक मॉडल को …

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima 

मैं 95% विश्वास अंतराल के दोहराया प्रयोगों की व्याख्या करने के लिए एक आर स्क्रिप्ट लिखने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने पाया है कि यह उस अनुपात के अनुपात को कम कर देता है जिसमें एक अनुपात का वास्तविक जनसंख्या मान नमूने के 95% सीआई के भीतर समाहित होता …

9 r  confidence-interval  binomial  theory 

मैं व्यक्तियों के विशेष समूह के लिए चर लॉग ऑन पर वर्ष के प्रभाव का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं (मेरे पास 3 समूह हैं)। सबसे सरल मॉडल: > fix1 = lm(logInd ~ 0 + Group + Year:Group, data = mydata) > summary(fix1) Call: lm(formula = logInd ~ …

9 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

मुझे एक समस्या है कि मुझे लगता है कि यह सरल होना चाहिए, लेकिन यह पता नहीं लगा सकता। मैं बीज परागण को देख रहा हूं, मेरे पास पौधे (n = 36) हैं जो गुच्छों में फूल हैं, मैं प्रत्येक पौधे से 3 फूल गुच्छों का नमूना लेता हूं, और …

9 r  distributions  bootstrap  zero-inflation 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । निम्नलिखित कोड PredictNew <- predict (glm.fit, newdata …

9 r  generalized-linear-model  count-data  zero-inflation 

मैं आर में आशा का उपयोग करके लॉग-लाइक फ़ंक्शन को अधिकतम करने के लिए अनुमानित मापदंडों का उपयोग करके 95% विश्वास अंतराल का अनुमान कैसे लगा सकता हूं? मुझे पता है कि मैं हेसियन को निष्क्रिय करके सहसंयोजक मैट्रिक्स का अनुमान लगा सकता हूं , लेकिन मुझे चिंता है कि …

9 r  confidence-interval  maximum-likelihood  optimization  profile-likelihood 

निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

मैं रिग्रेशन के लिए R (R संस्करण 2.13.1, randomForest संस्करण 4.6-2) में randomForest पैकेज का उपयोग कर रहा हूं और मेरे परिणामों में एक महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह देखा है: भविष्यवाणी त्रुटि प्रतिक्रिया चर के मूल्य पर निर्भर है। उच्च मूल्यों की भविष्यवाणी की जाती है और कम मूल्यों की भविष्यवाणी की …

9 r  regression  random-forest 

मैं ए अग्रेंजी (2007), एन इंट्रोडक्शन टू कमोरियल डेटा एनालिसिस , 2 डी पढ़ रहा हूं । संस्करण, और मुझे यकीन नहीं है कि अगर मैं इस पैराग्राफ (p.106, 4.2.1) को सही ढंग से समझता हूं (हालांकि यह आसान होना चाहिए): पिछले अध्याय में खर्राटों और हृदय रोग पर तालिका …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

ब्रैडले-टेरी-लुस (BTL) मॉडल कहता है कि पीजे मैं= एल ओ जीमैंटी- 1(δजे-δमैं)पीजेमैं=एलओजीमैंटी-1(δजे-δमैं)p_{ji} = logit^{-1}(\delta_j - \delta_i), जहाँ संभावना है कि ऑब्जेक्ट को " " से बेहतर, भारी, आदि माना जाता है, ऑब्जेक्ट , और और पैरामीटर हैं।पीमैं जेपीमैंजेp_{ij}जेजेjमैंमैंiδमैंδमैं\delta_iδजेδजे\delta_j यह परिवार = द्विपद के साथ, glm फ़ंक्शन के लिए एक उम्मीदवार …

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