Als «r» getaggte Fragen

Verwenden Sie dieses Tag für jede * themenbezogene * Frage, bei der (a) "R" entweder als kritischer Teil der Frage oder als erwartete Antwort enthält, und (b) nicht * nur * die Verwendung von "R" betrifft.

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Welchen
Ich versuche, Varianzinflationsfaktoren mithilfe der vifFunktion im R-Paket zu interpretieren car. Die Funktion druckt sowohl eine verallgemeinerte und auch GVIF 1 / ( 2 ⋅ df ) . Laut der Hilfedatei dieser letztere WertVIFVIF\text{VIF}GVIF1/(2⋅df)GVIF1/(2⋅df)\text{GVIF}^{1/(2\cdot\text{df})} Um die Dimension des Vertrauensellipsoids anzupassen, gibt die Funktion auch GVIF ^ [1 / (2 * …
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Was bedeutet Interaktionstiefe in GBM?
Ich hatte eine Frage zum Interaktionstiefenparameter in gbm in R. Dies mag eine Noob-Frage sein, für die ich mich entschuldige, aber wie zeigt der Parameter, von dem ich glaube, dass er die Anzahl der Endknoten in einem Baum angibt, im Grunde genommen X-way an Interaktion zwischen den Prädiktoren? Ich versuche …
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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Wie werden die Standardfehler für die angepassten Werte aus einer logistischen Regression berechnet?
Wie werden Standardfehler berechnet, wenn Sie einen angepassten Wert aus einem logistischen Regressionsmodell vorhersagen? Ich meine für die angepassten Werte , nicht für die Koeffizienten (die Fishers Informationsmatrix beinhaltet). Ich habe nur herausgefunden, wie ich die Zahlen erhalten kann R(z. B. hier in r-help oder hier in Stack Overflow), aber …
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Mit welchem ​​Test kann ich Steigungen aus zwei oder mehr Regressionsmodellen vergleichen?
Ich möchte den Unterschied in der Reaktion zweier Variablen auf einen Prädiktor testen. Hier ist ein minimal reproduzierbares Beispiel. library(nlme) ## gls is used in the application; lm would suffice for this example m.set <- gls(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = iris, subset = Species == "setosa") m.vir <- gls(Sepal.Length ~ …
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