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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Wie spezifiziere ich eine logarithmische Normalverteilung im Argument der glm-Familie in R?
Einfache Frage: Wie spezifiziere ich eine logarithmische Normalverteilung im Argument der GLM-Familie in R? Ich konnte nicht finden, wie dies erreicht werden kann. Warum ist lognormal (oder exponentiell) keine Option im Familienargument? Irgendwo in den R-Archiven habe ich gelesen, dass man einfach den Log-Link für die Familie verwenden muss, die …
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Passender multivariater, natürlicher kubischer Spline
Anmerkung: keine richtigen Antworten nach einem Monat habe ich zu reposted SO Hintergrund Ich habe ein Modell, , wobeifffY=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) XX\textbf{X} ist eine Matrix von Abtastwerten aus Parametern und ist der Vektor von Modellausgaben.m Y n × 1n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 fff ist rechenintensiv, daher möchte ich mit einem multivariaten …
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Kolmogorov-Smirnov-Test in R verstehen
Ich versuche die Ausgabe der Kolmogorov-Smirnov-Testfunktion zu verstehen (zwei Beispiele, zweiseitig). Hier ist ein einfacher Test. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: #In ks.test(x, y) …
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Wie man die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion aus der Dichtefunktion in R findet / schätzt
Angenommen, ich habe eine Variable Xmit unbekannter Verteilung. In Mathematica SmoothKernelDensitykönnen wir mithilfe der Funktion eine geschätzte Dichtefunktion haben. Diese geschätzte Dichtefunktion kann zusammen mit der PDFFunktion verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion eines Werts zu berechnen, etwa Xin der Form der PDF[density,X]Annahme, dass "Dichte" das Ergebnis von ist SmoothKernelDensity. Es …
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Der Ursprung der Wilkinson-Notation wie (1 | id) für zufällige Effekte in gemischten Modellformeln in R
Modellformeln in R wie y ~ x + a*b + c:d basieren auf der sogenannten Wilkinson-Notation : Wilkinson und Rogers 1973, Symbolische Beschreibung faktorieller Modelle zur Varianzanalyse . In diesem Artikel wurden keine Notationen für gemischte Modelle erörtert (die damals möglicherweise noch nicht existierten). Woher kamen also die lme4in R …
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Was passiert hier, wenn ich bei der Einstellung der logistischen Regression den quadratischen Verlust verwende?
Ich versuche, einen quadratischen Verlust zu verwenden, um eine binäre Klassifizierung für einen Spielzeugdatensatz durchzuführen. Ich verwende einen mtcarsDatensatz, verwende Meile pro Gallone und Gewicht, um die Übertragungsart vorherzusagen. Das folgende Diagramm zeigt die zwei Arten von Übertragungstypdaten in verschiedenen Farben und die Entscheidungsgrenze, die durch verschiedene Verlustfunktionen erzeugt werden. …
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Reststandardfehlerdifferenz zwischen optim und glm
Ich versuche, mit optimden Ergebnissen einer einfachen linearen Regression mit zu reproduzierenglm oder sogar nlsR-Funktionen ausgestattet ist. Die Parameterschätzungen sind die gleichen, aber die Restvarianzschätzung und die Standardfehler der anderen Parameter sind nicht die gleichen, insbesondere wenn die Stichprobengröße niedrig ist. Ich nehme an, dass dies auf Unterschiede in der …
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Warum sollten die Daten protokolliert werden, bevor eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt wird?
Ich folge hier einem Tutorial: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ um ein besseres Verständnis von PCA zu erlangen. Das Lernprogramm verwendet das Iris-Dataset und wendet eine Protokolltransformation vor PCA an: Beachten Sie, dass wir im folgenden Code eine Protokolltransformation auf die kontinuierlichen Variablen anwenden, wie in [1] vorgeschlagen, centerund im Aufruf zum Standardisieren der …
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Welchen Algorithmus implementiert ward.D in hclust (), wenn es nicht das Kriterium von Ward ist?
Die von der Option "ward.D" verwendete (entspricht der einzigen Ward-Option "ward" in R-Versionen <= 3.0.3) implementiert das Ward-Clustering-Kriterium (1963) nicht, wohingegen die Option "ward.D2" dieses Kriterium implementiert ( Murtagh und Legendre 2014). ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/hclust.html ) Anscheinend setzt ward.D das Kriterium von Ward nicht richtig um. Trotzdem scheint es in Bezug …
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