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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Plot.lm () interpretieren
Ich hatte eine Frage zur Interpretation der durch plot (lm) in R erzeugten Graphen. Ich habe mich gefragt, ob Sie mir sagen können, wie die Diagramme für die Skalenposition und die Hebelwirkung für die verbleibenden Graphen zu interpretieren sind. Über Kommentare würde ich mich freuen. Grundkenntnisse in Statistik, Regression und …
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Gekreuzte versus verschachtelte zufällige Effekte: Wie unterscheiden sie sich und wie werden sie in lme4 korrekt angegeben?
Hier ist, wie ich verschachtelte vs. gekreuzte zufällige Effekte verstanden habe: Verschachtelte zufällige Effekte treten auf, wenn ein Faktor der unteren Ebene nur innerhalb einer bestimmten Ebene eines Faktors der oberen Ebene erscheint. Zum Beispiel Schüler in Klassen zu einem festgelegten Zeitpunkt. In lme4ich dachte , dass wir die zufälligen …
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Wie viel Angst sollten wir vor Konvergenzwarnungen in lme4 haben
Wenn wir einen Glimmer nachrüsten, erhalten wir möglicherweise eine Warnung, die uns mitteilt, dass das Modell Schwierigkeiten hat, sich anzunähern ... z >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) Eine andere Möglichkeit, die Konvergenz zu überprüfen, …
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Was ist ein Rangmangel und wie geht man damit um?
Die Anpassung einer logistischen Regression mit lme4 endet mit Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Eine wahrscheinliche Ursache für diesen Fehler ist offenbar ein Rangmangel. Was ist ein Rangmangel und wie soll ich damit umgehen?
87 r  logistic  lme4-nlme 
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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Der beste Weg, eine zufällige Gesamtstruktur in einer Publikation darzustellen?
Ich verwende den Random Forest-Algorithmus als robusten Klassifikator für zwei Gruppen in einer Microarray-Studie mit Tausenden von Features. Was ist der beste Weg, um die zufällige Gesamtstruktur so darzustellen, dass genügend Informationen vorhanden sind, um sie in einem Papier reproduzierbar zu machen? Gibt es eine Plotmethode in R, um den …
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Resampling- / Simulationsmethoden: Monte Carlo, Bootstrapping, Jackknifing, Kreuzvalidierung, Randomisierungstests und Permutationstests
Ich versuche den Unterschied zwischen verschiedenen Resampling-Methoden (Monte-Carlo-Simulation, parametrisches Bootstrapping, nicht-parametrisches Bootstrapping, Jackknifing, Kreuzvalidierung, Randomisierungstests und Permutationstests) und deren Implementierung in meinem eigenen Kontext mithilfe von R zu verstehen. Angenommen, ich habe die folgende Situation: Ich möchte eine ANOVA mit einer Y- Variablen ( Yvar) und einer X- Variablen ( …
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Entfernen doppelter Zeilendatenrahmen in R [geschlossen]
Wie kann ich doppelte Zeilen aus diesem Beispieldatenrahmen entfernen? A 1 A 1 A 2 B 4 B 1 B 1 C 2 C 2 Ich möchte die Duplikate entfernen, die auf beiden Spalten basieren: A 1 A 2 B 4 B 1 C 2 Ordnung ist nicht wichtig.
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Vollständige inhaltliche Beispiele reproduzierbarer Forschung mit R
Die Frage: Gibt es gute Beispiele für reproduzierbare Forschung mit R, die online frei verfügbar sind? Ideales Beispiel: Im Einzelnen würden ideale Beispiele Folgendes bereitstellen: Die Rohdaten (und idealerweise Metadaten, die die Daten erklären), Alle R-Codes, einschließlich Datenimport, -verarbeitung, -analysen und -ausgabe, Sweave oder ein anderer Ansatz zum Verknüpfen der …
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Generieren Sie eine Zufallsvariable mit einer definierten Korrelation zu einer oder mehreren vorhandenen Variablen.
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist jedoch nicht möglich, eine der resultierenden Variablen an eine vorhandene Variable zu binden. Anregungen …
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Multivariate multiple Regression in R
Ich habe 2 abhängige Variablen (DVs), deren Punktzahl durch die Menge von 7 unabhängigen Variablen (IVs) beeinflusst werden kann. DVs sind kontinuierlich, während der Satz von IVs aus einer Mischung aus kontinuierlichen und binär codierten Variablen besteht. (Im folgenden Code werden fortlaufende Variablen in Großbuchstaben und binäre Variablen in Kleinbuchstaben …
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