Statistiken und Big Data

Fragen und Antworten für Personen, die sich für Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Data Mining und Datenvisualisierung interessieren

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Ressourcen für die Analyse unterbrochener Zeitreihen in R.
Ich bin ziemlich neu in R. Ich habe versucht, mich über Zeitreihenanalysen zu informieren und bin bereits fertig Shumway und Stoffers Zeitreihenanalyse und ihre Anwendungen 3. Auflage , Hyndmans exzellente Prognose: Prinzipien und Praxis Avril Coghlan verwendet R für die Zeitreihenanalyse A. Ian McLeod et al. Zeitreihenanalyse mit R. Angewandte …
12 r  time-series 
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Interpretieren von Proportionen, die als unabhängige Variablen in der linearen Regression eins ergeben
Ich bin mit dem Konzept der kategorialen Variablen und der jeweiligen Dummy-Variablencodierung vertraut, die es uns ermöglicht, eine Ebene als Basislinie anzupassen, um Kollinearität zu vermeiden. Ich bin auch mit der Interpretation von Parameterschätzungen aus solchen Modellen vertraut: Die vorhergesagte Änderung des Ergebnisses für eine bestimmte angepasste Ebene des kategorialen …
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Optimieren einer Support Vector Machine mit quadratischer Programmierung
Ich versuche, den Prozess zum Trainieren einer linearen Unterstützungsvektormaschine zu verstehen . Mir ist klar, dass die Eigenschaften von SMVs es ermöglichen, sie viel schneller zu optimieren als mit einem quadratischen Programmierlöser, aber zu Lernzwecken würde ich gerne sehen, wie dies funktioniert. Trainingsdaten set.seed(2015) df <- data.frame(X1=c(rnorm(5), rnorm(5)+5), X2=c(rnorm(5), rnorm(5)+3), …
12 r  svm  optimization 
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Umgang mit NA-Werten in der Schrumpfungsmethode (Lasso) mit glmnet
Ich verwende "glmnet" für die Lasso-Regression in GWAS. Einige Varianten und Personen haben fehlende Werte und es scheint, dass glmnet fehlende Werte nicht verarbeiten kann. Gibt es dafür eine Lösung? oder gibt es ein anderes Paket, das fehlende Werte in der Lasso-Regression verarbeiten kann? Hier sind meine Skripte. > library(glmnet) …
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Ausreißererkennung in sehr kleinen Mengen
Ich muss einen möglichst genauen Wert für die Helligkeit einer hauptsächlich stabilen Lichtquelle bei zwölf Leuchtkraftwerten erhalten. Der Sensor ist nicht perfekt, und das Licht kann gelegentlich heller oder dunkler "flackern", was ignoriert werden kann, weshalb ich Ausreißer erkennen muss (glaube ich?). Ich habe hier einige Ansätze nachgelesen und kann …
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Interpretation eines logistischen Regressionsmodells mit mehreren Prädiktoren
Ich führte eine multivariate logistische Regression durch, wobei die abhängige Variable Yinnerhalb eines bestimmten Eintrittszeitraums der Tod in einem Pflegeheim war, und erhielt die folgenden Ergebnisse (beachten Sie, dass die Variablen, die darin beginnen A, ein kontinuierlicher Wert sind, während die Variablen, die in beginnen, Bkategorisch sind): Call: glm(Y ~ …
12 r  regression  logistic 
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