r पर टैग किए गए जवाब

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 । 8 महीने पहले बंद हुआ । यह एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रश्न है। मेरे …

9 r  data-visualization 

R में लॉजिस्टिक रिग्रेशन के विकल्पों के बारे में हाल ही में पूछे गए प्रश्न में यादृच्छिक उत्तर, gbm, rpart, bayesglm और सामान्यीकृत एडिटिव मॉडल सहित कई प्रकार के उत्तर दिए गए हैं। इन विधियों और लॉजिस्टिक प्रतिगमन के बीच व्यावहारिक और व्याख्या अंतर क्या हैं? लॉजिस्टिक रिग्रेशन के सापेक्ष …

9 r  hypothesis-testing  logistic  random-forest 

मेरे पास अनियमित रूप से समयबद्ध XTSश्रृंखला है ( POSIXctसूचकांक प्रकार के मान के साथ )। मैं 10 मिनट के अंतराल पर कहे जाने वाली नई समय श्रृंखला का निर्माण कैसे कर सकता हूं, लेकिन प्रत्येक नमूने के साथ एक गोल समय (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...) । यदि एक resampling …

9 r  time-series  sampling  unevenly-spaced-time-series 

तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

मुझे पांच कारकों (उनमें से एक नेस्टेड में से एक) और संख्यात्मक प्रतिक्रियाओं के साथ एक फैक्टोरियल डिज़ाइन का विश्लेषण करना है। मैं एक गैरपारंपरिक एनोवा प्रदर्शन करना चाहूंगा, लेकिन निश्चित रूप से मैं न तो क्रूसकॉल वालिस और न ही फ्रीडमैन परीक्षण का उपयोग कर सकता हूं (मैंने दोहराए …

9 r  anova  nonparametric 

मैं एक विशेष द्विआधारी परिणाम (उन्हें 'सफलता' और 'विफलता') की भविष्यवाणी करने के लिए 5 विभिन्न तरीकों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन कर रहा हूं। डेटा ऐसा दिखता है: Method Sample_Size Success Percent_Success 1 28 4 0.14 2 19 4 0.21 3 24 7 0.29 4 21 13 0.61 5 22 …

9 r  multiple-comparisons  permutation-test 

ताला लगा हुआ । यह सवाल और इसके जवाब बंद हैं क्योंकि यह सवाल ऑफ-टॉपिक है लेकिन इसका ऐतिहासिक महत्व है। यह वर्तमान में नए उत्तरों या इंटरैक्शन को स्वीकार नहीं कर रहा है। मैं कुछ इस तरह की बात कर रहा हूँ: समाधान दिखाने के लिए डेटासेट सुझाया गया: …

9 r  data-visualization  dendrogram 

अभिवादन, वर्तमान में मैं आर में निम्नलिखित कार्य कर रहा हूं: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) सारांश का टुकड़ा। …

9 r  time-series  data-visualization  entropy 

पृष्ठभूमि : इज़राइल (और सामान्य रूप से मध्य पूर्व) विरोधों से भरा है। मैं उत्सुक हूं, जब एक तस्वीर दी जाती है, तो यह अनुमान लगाने के लिए कि उस तस्वीर में कितने लोग हैं (अक्सर एक बड़ी भीड़ की तस्वीर)। क्या मॉडलिंग इस समस्या का कुछ समाधान पेश कर …

8 r  image-processing  pattern-recognition