Statistiken und Big Data r

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randomForest und variabler Wichtigkeitsfehler?

Ich verstehe den Unterschied zwischen rfobject$importanceund importance(rfobject)in der Spalte MeanDecreaseAccuracy nicht. Beispiel: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$importance setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini Sepal.Length 0.027078501 0.019418330 0.040497602 0.02898837 9.173648 Sepal.Width 0.008553449 0.001962036 0.006951771 0.00575489 2.472105 Petal.Length 0.313303381 0.291818815 0.280981959 0.29216790 41.284869 Petal.Width 0.349686983 0.318527008 0.270975757 0.31054451 …

10 r random-forest importance

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Fragen zur Angabe linearer gemischter Modelle in R für Daten mit wiederholten Messungen mit zusätzlicher Verschachtelungsstruktur

Datenstruktur > str(data) 'data.frame': 6138 obs. of 10 variables: $ RT : int 484 391 422 516 563 531 406 500 516 578 ... $ ASCORE : num 5.1 4 3.8 2.6 2.7 6.5 4.9 2.9 2.6 7.2 ... $ HSCORE : num 6 2.1 7.9 1 6.9 8.9 8.2 …

10 r mixed-model repeated-measures model-selection lme4-nlme

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Anpassen der logarithmischen Normalverteilung in R vs. SciPy

Ich habe ein logarithmisches Normalmodell mit R mit einem Datensatz versehen. Die resultierenden Parameter waren: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 Ich möchte dieses Modell auf Scipy übertragen, das ich noch nie benutzt habe. Mit Scipy konnte ich eine Form und einen Maßstab von 1 und 3.1626716539637488e + 90 erhalten …

10 r python numpy scipy

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Wilcoxon-Mann-Whitney-kritische Werte in R.

Ich habe festgestellt, dass beim Versuch, die kritischen Werte für Mann-Whitney U mit R zu ermitteln, die Werte immer 1 + kritischer Wert sind. Zum Beispiel ist für der (zweiseitige) kritische Wert 8, während für der ( ) Wert ist ) kritischer Wert ist 22 (siehe Tabellen ), aber:α = …

10 r hypothesis-testing nonparametric wilcoxon-mann-whitney

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Wie sind diese benutzerdefinierten Kontraste zu interpretieren?

Ich mache eine Einweg-ANOVA (pro Art) mit benutzerdefinierten Kontrasten. [,1] [,2] [,3] [,4] 0.5 -1 0 0 0 5 1 -1 0 0 12.5 0 1 -1 0 25 0 0 1 -1 50 0 0 0 1 wo ich Intensität 0,5 gegen 5, 5 gegen 12,5 und so weiter …

10 r anova contrasts generalized-least-squares

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Asynchrone (unregelmäßige) Zeitreihenanalyse

Ich versuche, die Vorlaufverzögerung zwischen Zeitreihen zweier Aktienkurse zu analysieren. In der regelmäßigen Zeitreihenanalyse können wir Cross Correlaton, VECM (Granger Causality) durchführen. Wie geht man jedoch in unregelmäßig verteilten Zeitreihen damit um? Die Hypothese ist, dass eines der Instrumente das andere führt. Ich habe Daten für beide Symbole in Mikrosekunden. …

10 r time-series cross-correlation unevenly-spaced-time-series

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Warum erhalte ich für poly (raw = T) vs. poly () völlig unterschiedliche Ergebnisse?

Ich möchte zwei verschiedene Zeitvariablen modellieren, von denen einige in meinen Daten stark kollinear sind (Alter + Kohorte = Periode). Dabei hatte ich einige Probleme mit lmerund und Interaktionen von poly(), aber es ist wahrscheinlich nicht darauf beschränkt lmer, dass ich mit nlmeIIRC die gleichen Ergebnisse erzielt habe. Offensichtlich fehlt …

10 r lme4-nlme polynomial

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R entspricht der Clusteroption bei Verwendung einer negativen Binomialregression

Ich versuche, die Arbeit eines Kollegen zu replizieren, und verschiebe die Analyse von Stata nach R. Die von ihr verwendeten Modelle rufen die Option "Cluster" innerhalb der Funktion nbreg auf, um die Standardfehler zu gruppieren. Unter http://repec.org/usug2007/crse.pdf finden Sie eine ziemlich vollständige Beschreibung des Was und Warum dieser Option Meine …

10 r stata negative-binomial

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Wie kann die Vorhersagekraft einer Reihe kategorialer Prädiktoren für ein binäres Ergebnis bewertet werden? Wahrscheinlichkeiten oder logistische Regression berechnen?

Ich versuche herauszufinden, ob einfache Wahrscheinlichkeiten für mein Problem funktionieren oder ob es besser ist, komplexere Methoden wie die logistische Regression zu verwenden (und etwas darüber zu lernen). Die Antwortvariable in diesem Problem ist eine binäre Antwort (0, 1). Ich habe eine Reihe von Prädiktorvariablen, die alle kategorisch und ungeordnet …

10 r probability logistic

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Was bedeuten Interaktionen von Spline- und Nicht-Spline-Begriffen?

Wenn ich meine Daten mit etwas wie lm(y~a*b)in der R-Syntax anpasse, wobei aes sich um eine binäre Variable und beine numerische Variable handelt, ist der a:bInteraktionsterm die Differenz zwischen der Steigung von y~bat a= 0 und at a= 1. Nehmen wir nun an, die Beziehung zwischen yund bist krummlinig. Wenn …

10 r multiple-regression splines

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Regularisierung Norm und Norm empirische Studie

Es gibt viele Methoden zur Durchführung der Regularisierung - beispielsweise die Regularisierung , und . Laut Friedman Hastie & Tibsharani hängt der beste Regularisierer vom Problem ab: nämlich der Art der tatsächlichen Zielfunktion, der jeweils verwendeten Basis, dem Signal-Rausch-Verhältnis und der Stichprobengröße.L 1 L 2L0L0L_0L1L1L_1L2L2L_2 Gibt es empirische Untersuchungen zum …

10 r regression machine-learning regularization

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Was ist eine gültige Post-hoc-Analyse für eine Drei-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen?

Ich habe eine Drei-Wege-ANOVA mit wiederholten Messungen durchgeführt. Welche Post-hoc-Analysen sind gültig? Dies ist ein vollständig ausgewogenes Design (2x2x2), bei dem einer der Faktoren eine wiederholte Messung innerhalb der Probanden aufweist. Ich kenne multivariate Ansätze für ANOVA mit wiederholten Messungen in R, aber mein erster Instinkt ist, mit einem einfachen …

10 r anova repeated-measures interaction post-hoc

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Gekreuzte zufällige Effekte und unausgeglichene Daten

Ich modelliere einige Daten, bei denen ich denke, dass ich zwei gekreuzte zufällige Effekte habe. Der Datensatz ist jedoch nicht ausgewogen, und ich bin mir nicht sicher, was getan werden muss, um dies zu berücksichtigen. Meine Daten sind eine Reihe von Ereignissen. Ein Ereignis tritt auf, wenn sich ein Client …

10 r mixed-model random-effects-model logistic

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Hilfe bei der SEM-Modellierung (OpenMx, Polycor)

Ich habe viele Probleme mit einem Datensatz, auf den ich SEM anwenden möchte. Wir nehmen die Existenz von 5 latenten Faktoren A, B, C, D, E mit Indikatoren bzw. A1 bis A5 (geordnete Faktoren), B1 bis B3 (quantitativ), C1, D1, E1 (alle letzten drei geordneten Faktoren mit nur 2 Ebenen …

10 r modeling multiple-regression sem

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Warum gibt es einen R ^ 2-Wert (und was bestimmt ihn), wenn lm keine Varianz im vorhergesagten Wert aufweist?

Betrachten Sie den folgenden R-Code: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN for #n …

10 r regression

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