Statistiken und Big Data r

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Wie finde und bewerte ich die optimale Diskretisierung für eine kontinuierliche Variable mit dem Kriterium ?

Ich habe einen Datensatz mit kontinuierlicher Variable und einer binären Zielvariablen (0 und 1). Ich muss die kontinuierlichen Variablen (für die logistische Regression) in Bezug auf die Zielvariable und mit der Einschränkung diskretisieren, dass die Beobachtungshäufigkeit in jedem Intervall ausgeglichen sein sollte. Ich habe maschinelle Lernalgorithmen wie Chi Merge und …

9 r machine-learning chi-squared discrete-data supervised-learning

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Schlussfolgerungen aus der Ausgabe einer Hauptkomponentenanalyse

Ich versuche, die Ausgabe der Hauptkomponentenanalyse wie folgt zu verstehen: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 …

9 r pca interpretation

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R saisonale Zeitreihen

Ich benutze die decomposeFunktion in Rund überlege mir die 3 Komponenten meiner monatlichen Zeitreihen (Trend, Saison und Zufall). Wenn ich das Diagramm zeichne oder auf die Tabelle schaue, kann ich deutlich sehen, dass die Zeitreihe von der Saisonalität beeinflusst wird. Wenn ich jedoch die Zeitreihen auf die 11 saisonalen Dummy-Variablen …

9 r regression time-series

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Was sind die Unterschiede zwischen verschiedenen quadratischen R-Programmierlösern?

Ich suche nach einem Paket, das mir hilft, einige quadratische Optimierungsprobleme zu lösen, und ich sehe, dass es mindestens ein halbes Dutzend verschiedene Pakete gibt. Laut dieser Seite: QP (Quadratic Programming, 90C20): cplexAPI , Kernlab , limSolve , LowRankQP , Quadprog , Rcplex , Rmosek Einige davon (Rmosek und cplexAPI) …

9 r optimization

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Wie ordne ich 2D-Daten neu an, um eine Korrelation zu erhalten?

Ich habe den folgenden einfachen Datensatz mit zwei kontinuierlichen Variablen; dh: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 Ich muss die Daten so umordnen, dass die Korrelation zwischen Variablen ~ 0,6 beträgt. Ich muss die Mittelwerte und andere beschreibende Statistiken (sd, min, max usw.) Beide …

9 r correlation

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Anpassung eines heteroskedastischen verallgemeinerten linearen Modells für Binomialantworten

Ich habe Daten aus dem folgende experimentellen Design: meine Beobachtungen zählen die Anzahl der Erfolge sind ( K) aus Anzahl der Versuche von entsprechenden ( N), gemessen für zwei Gruppen von jeweils umfassten IIndividuen, von TBehandlungen, wobei in jeder solchen Faktorkombination gibt es RReplikate . Insgesamt habe ich also 2 …

9 r generalized-linear-model heteroscedasticity log-linear dglm

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Konfidenzintervall für den durchschnittlichen Behandlungseffekt aus der Neigungsbewertung?

Ich versuche, den durchschnittlichen Behandlungseffekt anhand von Beobachtungsdaten mithilfe der Neigungsbewertung (speziell IPTW) abzuschätzen. Ich denke, ich berechne die ATE korrekt, aber ich weiß nicht, wie ich das Konfidenzintervall der ATE unter Berücksichtigung der inversen Neigungsbewertungsgewichte berechnen soll. Hier ist die Gleichung, die ich zur Berechnung des durchschnittlichen Behandlungseffekts verwende …

9 r survey causality propensity-scores observational-study

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Wie interpretiere ich die Varianz des Zufallseffekts in einem verallgemeinerten linearen gemischten Modell?

In einem logistischen verallgemeinerten linearen gemischten Modell (Familie = Binomial) weiß ich nicht, wie die Varianz der zufälligen Effekte zu interpretieren ist: Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. HOSPITAL (Intercept) 0.4295 0.6554 Number of obs: 2275, groups: HOSPITAL, 14 Wie interpretiere ich dieses numerische Ergebnis? Ich habe eine Stichprobe von …

9 r lme4-nlme

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Inverse CDF-Abtastung für eine gemischte Verteilung

Die nicht kontextbezogene Kurzversion Sei eine Zufallsvariable mit CDF yyyF.( ⋅ ) ≡ { θθ + ( 1 - θ ) × CDFlog-normal( ⋅ ; μ , σ) y = 0 y> 0F(⋅)≡{θ y = 0 θ+(1−θ)×CDFlog-normal(⋅;μ,σ) y > 0 F(\cdot) \equiv \cases{\theta & y = 0 \\ \theta + …

9 r distributions sampling simulation copula

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Das Überprüfen der Proportional-Odds-Annahme gilt für eine ordinale logistische Regression mit der Polr-Funktion

Ich habe die Funktion 'polr' im MASS-Paket verwendet, um eine ordinale logistische Regression für eine ordinale kategoriale Antwortvariable mit 15 kontinuierlichen erklärenden Variablen auszuführen. Ich habe den Code (siehe unten) verwendet, um zu überprüfen, ob mein Modell die Annahme der proportionalen Gewinnchancen gemäß den Empfehlungen im UCLA-Leitfaden erfüllt . Ich …

9 r logistic assumptions ordered-logit polr

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Effiziente Faltung (in R)

Ich möchte die Faltung berechnen / bewerten G( x ) = ∫D.f( x - t ) ϕ ( t ) dt ,g(x)=∫Df(x−t)ϕ(t)dt,g(x)=\int_D f(x-t) \phi(t) dt, wobei eine Dichte und ist eine glatte Funktion mit kompaktem Träger . Die Faltung ist nicht in geschlossener Form verfügbar und ich muss sie numerisch …

9 r convolution

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Warum ist diese Mehrfachzuschreibung von geringer Qualität?

Betrachten Sie den folgenden R-Code: > data <- data.frame( a=c(NA,2,3,4,5,6),b=c(2.2,NA,6.1,8.3,10.2,12.13),c=c(4.2,7.9,NA,16.1,19.9,23)) > data a b c 1 NA 2.20 4.2 2 2 NA 7.9 3 3 6.10 NA 4 4 8.30 16.1 5 5 10.20 19.9 6 6 12.13 23.0 Wie Sie sehen, habe ich die Daten so konstruiert, dass sie …

9 r data-imputation multiple-imputation

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Wie man mit R Überlebensdaten mit zeitabhängigen Kovariaten generiert

Ich möchte die Überlebenszeit aus einem Cox-Proportional-Hazards-Modell generieren, das eine zeitabhängige Kovariate enthält. Das Modell ist h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|Xi)=h0(t)exp⁡(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) wobei aus Binomial (1,0.5) und .m i ( t ) = β 0 + β 1 X i + β 2 X i tXiXiX_imi(t)=β0+β1Xi+β2Xitmi(t)=β0+β1Xi+β2Xitm_{i}(t)=\beta_0 + \beta_1 X_{i} …

9 r survival cox-model time-varying-covariate

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Was tun, wenn CFA für eine Waage mit mehreren Elementen schlecht ist?

Ich bin mir nicht sicher, wie ich mit diesem CFA in Lavaan vorgehen soll. Ich habe eine Stichprobe von 172 Teilnehmern (ich weiß, das ist nicht viel für einen CFA) und 28 Artikel mit 7-Punkte-Likert-Skalen, die auf sieben Faktoren geladen werden sollten. Ich habe eine CFA mit „mlm“ -Schätzern durchgeführt, …

9 r sem fitting confirmatory-factor

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Clustering von verrauschten Daten oder mit Ausreißern

Ich habe verrauschte Daten von zwei Variablen wie diesen. x1 <- rep(seq(0,1, 0.1), each = 3000) set.seed(123) y1 <- rep (c(0.2, 0.8, 0.3, 0.9, 0.65, 0.35,0.7,0.1,0.25, 0.3, 0.95), each = 3000) set.seed(1234) e1 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1223) e2 = rnorm(length(x1), 0.07,0.07) set.seed(1334) yn <- rnorm(20000, 0.5,0.9) set.seed(2344) xn <- rnorm(20000, …

9 r machine-learning clustering

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