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.
Wie kann ich die Parameter und für eine Beta-Verteilung berechnen, wenn ich den Mittelwert und die Varianz kenne, die die Verteilung haben soll? Beispiele für einen R-Befehl dazu wären am hilfreichsten.αα\alphaββ\beta
Ich bin ein Doktorand der Wirtschaftswissenschaften, der kürzlich von anderen sehr bekannten statistischen Paketen auf R umgestellt hat (ich habe hauptsächlich SPSS verwendet). Mein kleines Problem im Moment ist, dass ich der einzige R-User in meiner Klasse bin. Meine Klassenkameraden benutzen Stata und Gauss und einer meiner Professoren sagte sogar, …
Ich habe versucht, einige Forschungen (mit PCA) von SPSS in R zu reproduzieren. Nach meiner Erfahrung war die principal() Funktion aus Paket psychdie einzige Funktion, die der Ausgabe entsprach (oder wenn mein Gedächtnis richtig funktioniert). Um die gleichen Ergebnisse wie in SPSS zu erzielen, musste ich parameter verwenden principal(..., rotate …
Jeder hat Bibliotheks- oder Codevorschläge, wie man tatsächlich ein paar Beispielbäume plottet : getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Ja, ich weiß, Sie sollten dies nicht operativ tun, RF ist eine Blackbox usw. usw. Ich möchte einen Baum visuell auf Fehler überprüfen, um festzustellen, ob sich Variablen nicht intuitiv verhalten Wie gut funktionieren …
Bei der Beantwortung dieser Frage schlug John Christie vor, die Anpassung logistischer Regressionsmodelle durch Auswertung der Residuen zu bewerten. Ich kenne mich mit der Interpretation von Residuen in OLS aus. Sie sind im selben Maßstab wie die DV und sehr deutlich der Unterschied zwischen y und dem vom Modell vorhergesagten …
Für einige Tests in Rgibt es eine Untergrenze für die p-Wert- Berechnungen von . Ich bin mir nicht sicher, warum es diese Nummer ist, ob es einen guten Grund dafür gibt oder ob es nur willkürlich ist. Viele andere Statistikpakete werden nur verwendet , daher ist dies ein viel höheres …
Ich versuche, ein LASSO-Modell für die Vorhersage zu verwenden, und ich muss Standardfehler abschätzen. Sicher hat schon jemand ein Paket dazu geschrieben. Aber meines Erachtens gibt keines der CRAN-Pakete, die mit einem LASSO Vorhersagen treffen, Standardfehler für diese Vorhersagen zurück. Meine Frage lautet also: Gibt es ein Paket oder einen …
Ich habe mich genau gefragt, warum das Sammeln von Daten bis zu einem signifikanten Ergebnis (z. B. ) die Typ-I-Fehlerrate erhöht.p<.05p<.05p \lt .05 Ich würde mich auch sehr über eine RDemonstration dieses Phänomens freuen.
Ich habe verallgemeinerte additive Modelle für die Entwaldung erstellt. Um die räumliche Autokorrelation zu berücksichtigen, habe ich Breitengrad und Längengrad als geglätteten Interaktionsterm (dh s (x, y)) eingeschlossen. Ich habe dies auf das Lesen vieler Artikel gestützt, in denen die Autoren sagten, "um die räumliche Autokorrelation zu berücksichtigen, wurden Punktkoordinaten …
Ich habe ein Diagramm in ggplot2 erstellt, um Daten aus einem Datensatz mit 2 x 4 x 3 Zellen zusammenzufassen. Ich war in der Lage, Panels für die 2-stufige Variable mit facet_grid(. ~ Age)zu erstellen und die x- und y-Achse mit einzustellen aes(x=4leveledVariable, y=DV). aes(group=3leveledvariable, lty=3leveledvariable)Bisher habe ich die Handlung …
Ich habe Probleme, die ROC-Kurve zu verstehen. Gibt es einen Vorteil / eine Verbesserung in der Fläche unter der ROC-Kurve, wenn ich aus jeder eindeutigen Teilmenge des Trainingssatzes verschiedene Modelle baue und sie zur Erstellung einer Wahrscheinlichkeit verwende? Wenn zum Beispiel Werte von { a , a , a , …
Ich versuche, ein binäres Ergebnis unter Verwendung von 50 kontinuierlichen erklärenden Variablen vorherzusagen (der Bereich der meisten Variablen ist bis ). Mein Datensatz enthält fast 24.000 Zeilen. Wenn ich in R renne, bekomme ich:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 …
Ich habe mich gefragt, ob es da draußen gute R-Bibliotheken für tieflernende neuronale Netze gibt. Ich weiß, dass es die nnet, neuralnetund gibt RSNNS, aber keine davon scheint Deep-Learning-Methoden zu implementieren. Ich interessiere mich besonders für unbeaufsichtigtes, gefolgt von beaufsichtigtem Lernen und für die Verwendung von Abbrüchen, um eine Co-Anpassung …
Ich benutze lme4 in R, um das gemischte Modell zu passen lmer(value~status+(1|experiment))) Wo Wert stetig ist, sind Status und Experiment Faktoren, und ich verstehe Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548 5.911 19.1 Random effects: …
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