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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Ist diese Interpretation der Sparsity korrekt?
Laut der Dokumentation der removeSparseTermsFunktion aus dem tmPaket bedeutet dies Sparsamkeit: A term-document matrix where those terms from x are removed which have at least a sparse percentage of empty (i.e., terms occurring 0 times in a document) elements. I.e., the resulting matrix contains only terms with a sparse factor …
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Können Sie die Leistung eines Kolmogorov-Smirnov-Tests in R berechnen?
Ist es möglich, eine Leistungsanalyse für einen zweiseitigen Kolmogorov-Smirnov-Test in R durchzuführen? Ich teste mit ks.test (), ob sich zwei empirische Verteilungen unterscheiden, und möchte eine Leistungsanalyse hinzufügen. Ich konnte in R keine integrierten Leistungsanalysen für KS-Tests finden. Irgendwelche Vorschläge? Bearbeiten : Dies sind zufällig generierte Verteilungen, die meinen Daten …
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Die Formel für Bayes'sche A / B-Tests macht keinen Sinn
Ich verwende die Formel aus dem Bayes'schen Ab-Test , um die Ergebnisse des AB-Tests nach der Bayes'schen Methode zu berechnen. Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA)Pr(pB>pA)=∑i=0αB−1B(αA+i,βB+βA)(βB+i)B(1+i,βB)B(αA,βA) \Pr(p_B > p_A) = \sum^{\alpha_B-1}_{i=0} \frac{B(\alpha_A+i,\beta_B+\beta_A)}{(\beta_B+i)B(1+i,\beta_B)B(\alpha_A, \beta_A)} wo αAαA\alpha_A in eins plus die Anzahl der Erfolge für A. βAβA\beta_A in eins plus die Anzahl der Fehler für A. αBαB\alpha_B …
10 r  bayesian  ab-test 
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P-Wert für den Interaktionsterm in Modellen mit gemischten Effekten unter Verwendung von lme4
Ich analysiere einige Verhaltensdaten mit lme4in R, hauptsächlich nach Bodo Winters hervorragenden Tutorials , aber ich verstehe nicht, ob ich mit Interaktionen richtig umgehe. Schlimmer noch, niemand anderes, der an dieser Forschung beteiligt ist, verwendet gemischte Modelle. Ich bin also ein bisschen treibend, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass die …
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Was ist besser, stl oder zersetzen?
Ich mache eine Zeitreihenanalyse mit R. Ich muss meine Daten in Trend-, Saison- und Zufallskomponenten zerlegen. Ich habe wöchentliche Daten für 3 Jahre. Ich habe zwei Funktionen in R - stl()und gefunden decompose(). Ich habe gelesen, dass dies stl()nicht gut für die multiplikative Zerlegung ist. Kann mir jemand sagen, in …
10 r  time-series 
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Wie erhält man p-Werte von Koeffizienten aus der Bootstrap-Regression?
Aus Robert Kabacoffs Quick-R habe ich # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, statistic=bs, …
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Proportionsvergleich mit zwei Stichproben, Schätzung der Stichprobengröße: R vs Stata
Proportionsvergleich mit zwei Stichproben, Schätzung der Stichprobengröße: R vs Stata Ich habe verschiedene Ergebnisse für Stichprobengrößen erhalten, wie folgt: In R. power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05) Ergebnis: (also 161) für jede Gruppe.n=160.7777n=160.7777n = 160.7777 In Stata sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) Ergebnis: für …
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Log Likelihood für GLM
Im folgenden Code führe ich eine logistische Regression für gruppierte Daten mit glm und "von Hand" mit mle2 durch. Warum gibt mir die logLik-Funktion in R eine Log-Wahrscheinlichkeit logLik (fit.glm) = - 2.336, die sich von der logLik (fit.ml) = - 5.514 unterscheidet, die ich von Hand erhalte? library(bbmle) #successes …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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REML vs ML stepAIC
Ich fühle mich überwältigt, nachdem ich versucht habe, mich mit der Literatur zu befassen, wie ich meine gemischte Modellanalyse durchführen kann, um anschließend mit AIC das beste Modell oder die besten Modelle auszuwählen. Ich denke nicht, dass meine Daten so kompliziert sind, aber ich suche nach einer Bestätigung, dass das, …
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Winbugs und andere MCMC ohne Informationen zur vorherigen Verteilung
Was passiert, wenn Sie keine Vorstellung von der Parameterverteilung haben? Welchen Ansatz sollten wir verwenden? Meistens versuchen wir zu verstehen, ob eine bestimmte Variable Einfluss auf das Vorhandensein / Fehlen einer bestimmten Art hat und die Variable je nach Wichtigkeit der Variablen akzeptiert wird oder nicht. Dies bedeutet, dass wir …
10 r  bayesian  mcmc  bugs  winbugs 
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GAM-Kreuzvalidierung zum Testen des Vorhersagefehlers
Meine Fragen beziehen sich auf GAMs im mgcv R-Paket. Aufgrund einer kleinen Stichprobengröße möchte ich den Vorhersagefehler mithilfe einer einmaligen Kreuzvalidierung ermitteln. Ist das vernünftig? Gibt es ein Paket oder einen Code, wie ich das machen kann? Die errorest()Funktion im ipred- Paket funktioniert nicht. Ein einfacher Testdatensatz ist: library(mgcv) set.seed(0) …
10 r  cross-validation  gam  mgcv 
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Wie finde ich Ähnlichkeiten zwischen Zeitreihen?
Im folgenden Beispiel habe ich einen Datenrahmen, der aus einer Zeitreihe von Wassertemperaturmessungen besteht, die in 5 Tiefen des Ozeans aufgezeichnet wurden, wobei jeder Wert in Tempdem Datum in DateTimeund der Tiefe in entspricht Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("2010-12-31 …
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