Statistiken und Big Data r

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Was ist das lme4 :: lmer-Äquivalent einer Drei-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen?

Meine Frage basiert auf dieser Antwort, die zeigte, welches lme4::lmerModell einer Zwei-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen entspricht: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c = factor(rep(rep(1:2, each=48)))) # standard two-way repeated measures ANOVA: summary(aov(y~a*b+Error(subject/(a*b)), d[d$c == "1",])) …

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

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Methoden in R oder Python zur Funktionsauswahl beim unbeaufsichtigten Lernen [geschlossen]

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 2 Jahren . Welche Methoden / Implementierungen stehen in R / Python zur Verfügung, um unwichtige / wichtige …

11 r feature-selection python

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Was ist der Unterschied zwischen „Ladungen“ und „Korrelationsladungen“ in PCA und PLS?

Bei der Hauptkomponentenanalyse (PCA) müssen häufig zwei Ladungen gegeneinander aufgetragen werden, um die Beziehungen zwischen den Variablen zu untersuchen. In dem dem PLS R-Paket beiliegenden Dokument zur Durchführung der Hauptkomponentenregression und der PLS-Regression gibt es ein anderes Diagramm, das als Korrelationsladungsdiagramm bezeichnet wird (siehe Abbildung 7 und Seite 15 im …

11 r pca terminology partial-least-squares biplot

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ARIMA Intervention Transfer Function - Visualisierung des Effekts

Ich habe eine monatliche Zeitreihe mit einer Intervention und möchte die Auswirkung dieser Intervention auf das Ergebnis quantifizieren. Mir ist klar, dass die Serie ziemlich kurz ist und der Effekt noch nicht abgeschlossen ist. Die Daten cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, …

11 r regression arima intervention-analysis

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Diagramme zur Veranschaulichung der Ergebnisse des linearen Mischeffektmodells

Ich habe einige Daten mithilfe der linearen Mischeffektmodellierung in R analysiert. Ich habe vor, ein Poster mit den Ergebnissen zu erstellen, und ich habe mich nur gefragt, ob jemand, der Erfahrung mit Mischeffektmodellen hat, vorschlagen könnte, welche Diagramme zur Veranschaulichung der Ergebnisse verwendet werden sollen Modell. Ich dachte über Residuendiagramme, …

11 r data-visualization mixed-model

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Testen, ob zwei Regressionskoeffizienten signifikant unterschiedlich sind (idealerweise in R)

Wenn dies eine doppelte Frage ist, zeigen Sie bitte auf den richtigen Weg, aber die ähnlichen Fragen, die ich hier gefunden habe, waren nicht ausreichend ähnlich. Angenommen, ich schätze das Modell Y=α+βX+uY=α+βX+uY=\alpha + \beta X + u und finde, dass . Es stellt sich jedoch heraus , dass X = …

11 r regression hypothesis-testing econometrics

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Anpassen von Mehrebenenmodellen an komplexe Vermessungsdaten in R.

Ich suche nach Ratschlägen zur Analyse komplexer Umfragedaten mit Mehrebenenmodellen in R. Ich habe das surveyPaket verwendet, um ungleiche Auswahlwahrscheinlichkeiten in Einstufenmodellen zu gewichten, aber dieses Paket verfügt nicht über Funktionen für die Mehrebenenmodellierung. Das lme4Paket eignet sich hervorragend für die Mehrebenenmodellierung, aber ich kenne keine Möglichkeit, Gewichte auf verschiedenen …

11 r mixed-model weighted-sampling cluster-sample

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Friedman-Test gegen Wilcoxon-Test

Ich versuche, die Leistung eines überwachten Klassifizierungsalgorithmus für maschinelles Lernen zu bewerten. Die Beobachtungen fallen in nominelle Klassen (2 vorerst, ich möchte dies jedoch auf Probleme mit mehreren Klassen verallgemeinern), die aus einer Population von 99 Probanden stammen. Eine der Fragen, die ich beantworten möchte, ist, ob der Algorithmus einen …

11 r hypothesis-testing nonparametric

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Fisher's Exact Test und hypergeometrische Verteilung

Ich wollte den genauen Test des Fischers besser verstehen, deshalb habe ich das folgende Spielzeugbeispiel entwickelt, bei dem f und m männlich und weiblich und n und y dem "Sodakonsum" wie folgt entsprechen: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Dies ist natürlich eine drastische Vereinfachung, aber …

11 fishers-exact hypergeometric clustering supervised-learning modeling econometrics r regression residuals heteroscedasticity independence distributions self-study matlab libsvm self-study conditional-probability conditional-expectation hypothesis-testing self-study multiple-comparisons mode statistical-significance chi-squared multiple-comparisons maximum-likelihood poisson-process optimization uncertainty genetic-algorithms bayesian model-selection overfitting maximum-likelihood optimization approximation r prediction model-evaluation r machine-learning survival neural-networks cox-model machine-learning bayesian bayesian-network hierarchical-bayesian pooling

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Wie man einen Koeffizienten festlegt und andere mithilfe der Regression anpasst

Ich möchte einen bestimmten Koeffizienten manuell festlegen, z. B. , und dann die Koeffizienten an alle anderen Prädiktoren anpassen, während im Modell erhalten .β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0β1=1.0β1=1.0\beta_1=1.0 Wie kann ich dies mit R erreichen? Ich würde besonders gerne mit LASSO ( glmnet) arbeiten, wenn möglich. Wie kann ich diesen Koeffizienten alternativ auf einen …

11 r multiple-regression lasso glmnet constrained-regression

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Berechnen eines Mittelwerts und einer Standardabweichung für eine logarithmische Normalverteilung mit 2 Perzentilen

Ich versuche, einen Mittelwert und eine Standardabweichung von 2 Perzentilen für eine logarithmische Normalverteilung zu berechnen. Es gelang mir, die Berechnung für eine Normalverteilung mit X = mean + sd * ZMittelwert und SD durchzuführen und zu lösen. Ich glaube, mir fehlt eine Gleichung, wenn ich versuche, dasselbe für eine …

11 r lognormal

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Welche Intuition steckt hinter der Variation der Informationsmetrik (VI) für die Clustervalidierung?

Für Nicht-Statistiker wie mich ist es sehr schwierig, die Idee der VIMetrik (Variation von Informationen) zu erfassen, selbst nachdem sie das relevante Papier von Marina Melia " Vergleich von Clustern - Eine informationsbasierte Distanz " (Journal of Multivariate Analysis, 2007) gelesen hat . Tatsächlich kenne ich viele Begriffe der Cluster …

11 r clustering validation intuition

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Die Ridge-Regression führt bei der Verwendung von lm.ridge und glmnet zu unterschiedlichen Ergebnissen

Ich habe einige Daten angewendet, um die beste Variablenlösung des Regressionsmodells unter Verwendung der Gratregression in R zu finden. Ich habe lm.ridgeund glmnet(wann alpha=0) verwendet, aber die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich, insbesondere wenn lambda=0. Es wird angenommen, dass beide Parameterschätzer die gleichen Werte haben. Also, was ist das Problem hier? …

11 r regression ridge-regression glmnet

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Grundlegendes zur Ausgabe eines in R ausgeführten Bootstraps (tsboot, MannKendall)

Ich habe eine Frage zur Interpretation des tsboot-Aufrufs in R. Ich habe die Dokumentation sowohl des Kendall- als auch des Boot-Pakets überprüft, bin aber nicht schlauer als zuvor. Wenn ich einen Bootstrap ausführe, z. B. anhand des Beispiels im Kendall-Paket, wobei die Teststatistik Kendalls Tau ist: library(Kendall) # Annual precipitation …

11 r bootstrap

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Wie funktioniert die „schrittweise Regression“?

Ich habe den folgenden R-Code verwendet, um ein Probit-Modell anzupassen: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Ich will wissen , was macht stepwiseund backward/forwardgenau das tun , und wie die Variablen wählen?

11 r probit stepwise-regression

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