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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Gibt es Standardfunktionen für diskrete Gleichverteilungen in R?
Die meisten Standarddistributionen in R haben eine Befehlsfamilie - pdf / pmf, cdf / cmf, quantile, zufällige Abweichungen (zum Beispiel dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). Ich weiß, es ist einfach genug, einige Standardbefehle zu verwenden, um diese Funktionen für die diskreten Gleichverteilungen zu reproduzieren, aber gibt es bereits eine bevorzugte integrierte …
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Zeitreihen mit R
Wenn Sie zurückdenken, bis zu dem Zeitpunkt, als Sie mit der Zeitreihenanalyse begonnen haben. Welche Tools, R-Pakete und Internetressourcen hätten Sie gerne gewusst? Was ich versuche zu fragen ist, wo soll man anfangen? Speziell, gibt es irgendwelche Ressourcen für R, die es für jemanden, der "neu" in der Zeitreihenanalyse mit …
28 r  time-series 
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Berechnung des p-Wertes mit Bootstrap mit R
Ich benutze das "boot" -Paket, um einen ungefähren 2-seitigen Bootstrap-P-Wert zu berechnen, aber das Ergebnis ist zu weit vom P-Wert entfernt, als dass man t.test verwenden könnte. Ich kann nicht herausfinden, was ich in meinem R-Code falsch gemacht habe. Kann mir bitte jemand einen Hinweis dazu geben time = c(14,18,11,13,18,17,21,9,16,17,14,15, …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Welche R-Pakete finden Sie in Ihrer täglichen Arbeit am nützlichsten?
Doppelter Thread: Ich habe gerade die neueste Version von R installiert. Welche Pakete sollte ich erhalten? Was sind die R- Pakete, die Sie sich bei Ihrer täglichen Arbeit mit Daten nicht vorstellen können? Bitte listen Sie sowohl allgemeine als auch spezifische Tools auf. UPDATE: Stand 24.10.10 ggplot2scheint der Gewinner mit …
28 r 
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Wie gehe ich bei der Variablenauswahl mit Multikollinearität um?
Ich habe einen Datensatz mit 9 kontinuierlichen unabhängigen Variablen. Ich versuche, unter diesen Variablen auszuwählen, um ein Modell an eine einzelne prozentuale (abhängige) Variable anzupassen Score. Leider weiß ich, dass es ernsthafte Kollinearität zwischen mehreren Variablen geben wird. Ich habe versucht, die stepAIC()Funktion in R für die Variablenauswahl zu verwenden, …
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So reduzieren Sie die Dimensionalität in R
Ich habe eine Matrix, in der a (i, j) angibt, wie oft ich Seite j angesehen habe. Es gibt 27.000 Einzelpersonen und 95.000 Seiten. Ich möchte eine Handvoll "Dimensionen" oder "Aspekte" im Bereich von Seiten haben, die Gruppen von Seiten entsprechen, die oft zusammen betrachtet werden. Mein letztendliches Ziel ist …
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Können Freiheitsgrade eine nicht ganzzahlige Zahl sein?
Wenn ich GAM verwende, erhalte ich einen DF-Rest von (letzte Zeile im Code). Was bedeutet das? Über das GAM-Beispiel hinausgehend: Kann die Anzahl der Freiheitsgrade im Allgemeinen eine nicht ganzzahlige Zahl sein?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Was ist los mit t-SNE vs. PCA zur Dimensionsreduktion mit R?
Ich habe eine Matrix von 336x256 Gleitkommazahlen (336 Bakteriengenome (Spalten) x 256 normalisierte Tetranukleotidfrequenzen (Zeilen), z. B. addiert sich jede Spalte zu 1). Ich erhalte gute Ergebnisse, wenn ich meine Analyse mit der Hauptkomponentenanalyse durchführe. Zuerst berechne ich die kmeans-Cluster anhand der Daten, führe dann eine PCA durch und färbe …
27 r  pca  tsne 
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Angemessene Restfreiheitsgrade nach dem Löschen von Begriffen aus einem Modell
Ich denke über die Diskussion um diese Frage und insbesondere über Frank Harrells Kommentar nach, dass die Varianzschätzung in einem reduzierten Modell (dh einer, aus der eine Reihe von erklärenden Variablen getestet und verworfen wurden) Yes allgemeine Freiheitsgrade verwenden sollte . Professor Harrell weist darauf hin, dass dies den verbleibenden …
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Welche praktischen Auswirkungen hat das Schätzen in einem mehrstufigen Modell im Vergleich zum Nichtschätzen von Korrelationsparametern für zufällige Effekte?
Welche praktischen und interpretationsbezogenen Auswirkungen hat das Schätzen in einem mehrstufigen Modell im Vergleich zum Nichtschätzen von Korrelationsparametern für zufällige Effekte? Der praktische Grund, dies zu erfragen, ist, dass es im früheren Framework in R keine implementierte Methode zum Schätzen von p-Werten über MCMC-Techniken gibt, wenn Schätzungen im Modell der …
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Beispielberichte für eine Mixed-Model-Analyse unter Verwendung von Lmer in Biologie, Psychologie und Medizin?
Da der allgemeine Konsens darin zu bestehen scheint, gemischte Modelle über lmer()in R anstelle der klassischen ANOVA zu verwenden (aus den häufig genannten Gründen, wie unsymmetrische Designs, gekreuzte Zufallseffekte usw.), möchte ich es mit meinen Daten versuchen. Ich befürchte jedoch, dass ich diesen Ansatz meinem Vorgesetzten (der am Ende eine …
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