Statistiken und Big Data r

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Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 6 Monaten . Es ist leicht, einen Paketberechnungsbereich unter ROC zu finden, aber gibt es ein Paket, das …

14 r precision-recall

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Kann jemand Aufschluss über lineare und nichtlineare Mischeffekte geben?

Ich bin kurz davor, in Learning R einzutauchen, und mein Lernprojekt wird die Anwendung einer Regression mit gemischten oder zufälligen Effekten auf einen Datensatz beinhalten, um eine prädiktive Gleichung zu entwickeln. Ich teile die Besorgnis des Autors in diesem Beitrag. Wie wähle ich die Bibliothek nlme oder lme4 R für …

14 r regression random-effects-model

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Warum sagen wir "Reststandardfehler"?

Ein Standardfehler ist die geschätzte Standardabweichung σ ( θ ) eines Schätzers θ für einen Parameter θ .σ^(θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Warum heißt die geschätzte Standardabweichung der Residuen "Reststandardfehler" (z. B. in der Ausgabe der R- summary.lmFunktion) und nicht "Reststandardabweichung"? Welche Parameterschätzung statten wir hier mit einem Standardfehler aus? Betrachten wir jedes …

14 r standard-error residuals terminology

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Arima-Zeitreihenvorhersage (auto.arima) mit mehreren exogenen Variablen in R

Ich möchte eine Prognose auf Basis eines ARIMA-Modells mit mehreren Zeitreihen und mehreren exogenen Variablen durchführen. Da ich weder statistisch noch in Bezug auf RI so geschickt bin, ist es so einfach wie möglich (Trendprognose für 3 Monate ist ausreichend). Ich habe 1 abhängige Zeitreihe und 3-5 Vorhersagezeitreihen, alle Monatsdaten, …

14 r time-series arima

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ROC- und MultiROC-Analyse: Wie berechnet man den optimalen Schnittpunkt?

Ich versuche zu verstehen, wie der optimale Schnittpunkt für eine ROC-Kurve berechnet wird (der Wert, bei dem die Empfindlichkeit und Spezifität maximiert werden). Ich verwende den Datensatz aSAHaus dem Paket pROC. Die outcomeVariable könnte durch zwei unabhängige Variablen erklärt werden: s100bund ndka. Unter Verwendung der Syntax des EpiPakets habe ich …

14 r roc sensitivity-analysis sensitivity-specificity

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Multiple lineare Regressionssimulation

Ich bin neu in der R-Sprache. Ich möchte wissen, wie man aus einem multiplen linearen Regressionsmodell simuliert, das alle vier Annahmen der Regression erfüllt. OK danke. Angenommen, ich möchte die Daten basierend auf diesem Datensatz simulieren: y<-c(18.73,14.52,17.43,14.54,13.44,24.39,13.34,22.71,12.68,19.32,30.16,27.09,25.40,26.05,33.49,35.62,26.07,36.78,34.95,43.67) x1<-c(610,950,720,840,980,530,680,540,890,730,670,770,880,1000,760,590,910,650,810,500) x2<-c(1,1,3,2,1,1,3,3,2,2,1,3,3,2,2,2,3,3,1,2) fit<-lm(y~x1+x2) summary(fit) dann bekomme ich die Ausgabe: Call: lm(formula = y …

14 r multiple-regression simulation

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Clustering (k-means oder anders) mit einer minimalen Einschränkung der Clustergröße

Ich muss Einheiten in Cluster gruppieren, um die Summe der Quadrate innerhalb der Gruppe (WSS) zu minimieren, aber ich muss sicherstellen, dass die Cluster jeweils mindestens m Einheiten enthalten. Gibt es eine Idee, ob eine der Clustering-Funktionen von R das Clustering in k Cluster unter Einhaltung einer Mindestbeschränkung für die …

14 r clustering

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Was ist der Unterschied zwischen der Ausgabe von "coef" und "(exp) coef" von coxph in R?

Ich habe versucht zu erkennen, was genau die Ausgabe von "coef" und "(exp) coef" von coxph bedeutet. Es scheint, dass die "(exp) coef" Vergleiche der ersten Variablen im Modell gemäß der im Befehl zugewiesenen Gruppe sind. Wie kommt die Coxph-Funktion zu den Werten für "coef" und "(exp) coef"? Wie ermittelt …

14 r survival interpretation

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Warum wird der Fehler "geschätzte Anpassung 'a' ist NA" aus dem R-Boot-Paket generiert, wenn Konfidenzintervalle mit der bca-Methode berechnet werden?

Ich habe einen Vektor von Zahlen, den ich hier mit dput hochgeladen habe (... / code / MyData.Rdata). Ich möchte das bca ci bekommen, also habe ich diesen Code geschrieben: my.mean <- function(dat, idx){ return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE)) } boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000) Aber wenn ich Folgendes ausführe, …

14 r bootstrap

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Interpretation der .L & .Q-Ausgabe eines negativen Binomial-GLM mit kategorialen Daten

Ich habe gerade ein negatives Binomial-GLM ausgeführt und dies ist die Ausgabe: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) …

14 r categorical-data generalized-linear-model interpretation negative-binomial

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Kann ich die CLR (Centered Log Ratio Transformation) verwenden, um Daten für PCA vorzubereiten?

Ich benutze ein Skript. Es ist für Kernaufzeichnungen. Ich habe einen Datenrahmen, der die verschiedenen Elementzusammensetzungen in den Spalten über eine gegebene Tiefe (in der ersten Spalte) zeigt. Ich möchte damit eine PCA durchführen und bin verwirrt über die zu wählende Standardisierungsmethode. Hat jemand von euch das benutzt clr(), um …

13 r pca normalization compositional-data

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Äquivalenz von (0 + Faktor | Gruppe) und (1 | Gruppe) + (1 | Gruppe: Faktor) Zufallseffektspezifikationen bei zusammengesetzter Symmetrie

Douglas Bates gibt an, dass die folgenden Modelle äquivalent sind, "wenn die Varianz-Kovarianz-Matrix für die vektorwertigen Zufallseffekte eine spezielle Form hat, die als zusammengesetzte Symmetrie bezeichnet wird" ( Folie 91 in dieser Präsentation ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor + …

13 r anova mixed-model repeated-measures lme4-nlme

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Was sagen r, r im Quadrat und die Reststandardabweichung über eine lineare Beziehung aus?

Wenig Hintergrund Ich arbeite an der Interpretation der Regressionsanalyse, aber ich bin sehr verwirrt über die Bedeutung von r, r im Quadrat und der restlichen Standardabweichung. Ich kenne die Definitionen: Charakterisierungen r misst die Stärke und Richtung einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen in einem Streudiagramm Das R-Quadrat ist ein …

13 r regression regression-coefficients linear pearson-r

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Was ist der Unterschied zwischen der logistischen Regression und der Regression nach Fractional Response?

Soweit ich weiß, besteht der Unterschied zwischen dem logistischen Modell und dem Teilantwortmodell (frm) darin, dass die abhängige Variable (Y), in der frm [0,1] ist, logistisch jedoch {0, 1} ist. Ferner verwendet frm den Quasi-Likelihood-Schätzer, um seine Parameter zu bestimmen. Normalerweise können wir verwenden glm, um die logistischen Modelle von …

13 r logistic generalized-linear-model quasi-likelihood

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Erklären Sie, wie "eigen" beim Invertieren einer Matrix hilft

Meine Frage bezieht sich auf eine in geoR:::.negloglik.GRFoder ausgenutzte Berechnungstechnik geoR:::solve.geoR. In einem linearen gemischten Modellaufbau gilt: Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e wobei ββ\beta und bbb die festen bzw. zufälligen Effekte sind. Auch ist Σ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Bei der Abschätzung der Effekte muss berechnet werden, was normalerweise mit etwas wie , aber manchmal ist fast …

13 r eigenvalues matrix-decomposition matrix-inverse cholesky

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