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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Schätzung der angepassten Risikoverhältnisse in binären Daten unter Verwendung der Poisson-Regression
Ich bin daran interessiert, ein angepasstes Risikoverhältnis zu schätzen, analog dazu, wie man ein angepasstes Quotenverhältnis unter Verwendung der logistischen Regression schätzt. Einige Literaturstellen (z. B. diese ) weisen darauf hin, dass die Verwendung der Poisson-Regression mit Huber-White-Standardfehlern eine modellbasierte Methode ist, um dies zu erreichen Ich habe keine Literatur …

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K-fache oder Hold-out-Kreuzvalidierung für die Gratregression mit R.
Ich arbeite an einer Kreuzvalidierung der Vorhersage meiner Daten mit 200 Probanden und 1000 Variablen. Ich bin an einer Ridge-Regression interessiert, da die Anzahl der Variablen (die ich verwenden möchte) größer ist als die Anzahl der Stichproben. Ich möchte also Schrumpfungsschätzer verwenden. Die folgenden Beispieldaten bestehen aus: #random population of …

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Anova Typ III Test für ein GLMM
Ich passe ein glmerModell in das lme4R-Paket. Ich suche nach einer Anova-Tabelle mit dem darin gezeigten p-Wert, kann aber kein passendes Paket finden. Ist es möglich, es in R zu tun? Das Modell, das ich anpasse, hat folgende Form: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName), family="poisson", data=subset(dataset, group=='Four times a year'), control=glmerControl(optimizer="bobyqa"))

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Logistische Regression bei Big Data
Ich habe einen Datensatz von rund 5000 Funktionen. Für diese Daten habe ich zuerst den Chi-Quadrat-Test zur Merkmalsauswahl verwendet. Danach erhielt ich ungefähr 1500 Variablen, die eine signifikante Beziehung zur Antwortvariablen zeigten. Jetzt muss ich die logistische Regression darauf abstimmen. Ich verwende das glmulti-Paket für R (das glmulti-Paket bietet eine …

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Parameterschätzung mit verallgemeinerten linearen Modellen
Wenn wir eine glmFunktion in R verwenden, wird standardmäßig die iterativ neu gewichtete Methode der kleinsten Quadrate (IWLS) verwendet, um die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung der Parameter zu ermitteln. Jetzt habe ich zwei Fragen. Garantieren IWLS-Schätzungen das globale Maximum der Wahrscheinlichkeitsfunktion? Basierend auf der letzten Folie in dieser Präsentation denke ich, dass …


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Bayesianische Analyse von Kontingenztabellen: Beschreibung der Effektgröße
Ich arbeite die Beispiele in Kruschkes Doing Bayesian Data Analysis durch , insbesondere die exponentielle Poisson-ANOVA in Kap. 22, die er als Alternative zu häufig auftretenden Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstests für Kontingenztabellen vorstellt. Ich kann sehen, wie wir Informationen über Interaktionen erhalten, die mehr oder weniger häufig auftreten als erwartet, wenn die Variablen …

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R erkennt einen zunehmenden / abnehmenden Trend von Zeitreihen
Ich habe viele Zeitreihen mit Zeiträumen: Tag, Woche oder Monat. Mit stl()Funktion oder mit loess(x ~ y)kann ich sehen, wie Trends bestimmter Zeitreihen aussehen. Ich muss feststellen, ob der Trend der Zeitreihen zunimmt oder abnimmt. Wie kann ich das schaffen? Ich habe versucht, lineare Regressionskoeffizienten lm(x ~ y)mit dem Steigungskoeffizienten …
9 r  time-series  trend 

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Anpassen eines zeitvariablen Koeffizienten DLM
Ich möchte ein DLM mit zeitlich variierenden Koeffizienten anpassen, dh eine Erweiterung der üblichen linearen Regression. yt= θ1+ θ2x2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Ich habe einen Prädiktor ( ) und eine Antwortvariable ( ), Meeres- und Binnenfischfang von 1950 bis 2011. Ich möchte, dass das DLM-Regressionsmodell folgt:y tx2x2x_2ytyty_t yt= …

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Seltsame Methode zur Berechnung des Chi-Quadrats in Excel vs R.
Ich schaue auf ein Excel-Blatt, das behauptet, das zu berechnen , aber ich erkenne diese Vorgehensweise nicht und habe mich gefragt, ob mir etwas fehlt.χ2χ2\chi^2 Hier sind die Daten, die analysiert werden: +------------------+----------+----------+ | Total Population | Observed | Expected | +------------------+----------+----------+ | 2000 | 42 | 32.5 | | …
9 r  chi-squared  excel 


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Können zufällige Wälder viel besser abschneiden als der Testfehler von 2,8% bei MNIST?
Ich habe keine Literatur zur Anwendung von Random Forests auf MNIST, CIFAR, STL-10 usw. gefunden, daher dachte ich, ich würde sie selbst mit dem permutationsinvarianten MNIST ausprobieren. In R habe ich versucht: randomForest(train$x, factor(train$y), test$x, factor(test$y), ntree=500) Dies lief 2 Stunden und ergab einen Testfehler von 2,8%. Ich habe auch …

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R: Anova und lineare Regression
Ich bin neu in der Statistik und versuche, den Unterschied zwischen ANOVA und linearer Regression zu verstehen. Ich benutze R, um dies zu untersuchen. Ich habe verschiedene Artikel darüber gelesen, warum ANOVA und Regression unterschiedlich, aber immer noch gleich sind und wie sie visualisiert werden können usw. Ich denke, ich …
9 r  regression  anova 

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Bewertung der Leistung eines Normalitätstests (in R)
Ich möchte die Genauigkeit von Normalitätstests über verschiedene Stichprobengrößen in R bewerten (mir ist klar, dass Normalitätstests irreführend sein können ). Um zum Beispiel den Shapiro-Wilk-Test zu betrachten, führe ich die folgende Simulation durch (sowie das Aufzeichnen der Ergebnisse) und würde erwarten, dass mit zunehmender Stichprobengröße die Wahrscheinlichkeit der Zurückweisung …

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