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 es realistisch, dass alle Variablen in einem multiplen Regressionsmodell von hoher Bedeutung sind?
Ich möchte den Kraftstoffverbrauch bei Hubraum, Kraftstoffart, 2- oder 4-Rad-Antrieb, Leistung, manuellem oder automatischem Getriebe und der Anzahl der Geschwindigkeiten senken. Mein Datensatz ( Link ) enthält Fahrzeuge von 2012-2014. fuelEconomy in Meilen pro Gallone engineDisplacement: Motorgröße in Litern fuelStd: 1 für Gas 0 für Diesel wheelDriveStd: 1 für Allradantrieb, …
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Vorhersagen von Zustandswahrscheinlichkeiten oder Zuständen für neue Daten mit dem DepmixS4-Paket für Hidden Markov-Modelle
Es scheint, als könnte ich die Parameter gut lernen und die hinteren Wahrscheinlichkeiten für die Trainingsdaten finden, aber ich habe keine Ahnung, wie ich neue Vorhersagen für neue Daten treffen kann. Das Problem liegt insbesondere in den Übergangswahrscheinlichkeiten, die sich bei Kovariaten ändern. Daher ist es nicht trivial, Code zu …
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fit GLM für weibliche Familie [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 12 Monaten . Ich versuche, ein verallgemeinertes lineares Modell für die weibliche Familie anzupassen, aber wenn ich es …
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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Interpretation der Ergebnisse des Spielmodells
Ich passe einige verallgemeinerte additive Modelle mit dem mgcvPaket in R an und möchte zwischen zwei Modellen testen. ob ich einen Begriff entfernen kann oder nicht. Ich bekomme jedoch widersprüchliche Ergebnisse (soweit ich das beurteilen kann). Ein Modell m1mit einem glatten Begriff für xhinzugefügt scheint eine bessere Anpassung in Bezug …
8 r  regression  gam 
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Berechnung des Risikoverhältnisses anhand des Odds Ratio aus dem logistischen Regressionskoeffizienten
Ich habe eine binäre logistische Regression mit nur einem binären Prädiktor für feste Faktoren. Der Grund, warum ich es nicht als Chi-Quadrat oder als exakten Fisher-Test mache, ist, dass ich auch eine Reihe von Zufallsfaktoren habe (es gibt mehrere Datenpunkte pro Person und Einzelpersonen sind in Gruppen, obwohl mir Koeffizienten …
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Schätzung der Kernel-Dichte des np-Pakets mit dem Epanechnikov-Kernel
Ich arbeite mit dem "Geysir" -Datensatz aus dem MASS-Paket und vergleiche Kernel-Dichteschätzungen des np-Pakets. Mein Problem ist es, die Dichteschätzung unter Verwendung der Kreuzvalidierung der kleinsten Quadrate und des Epanechnikov-Kernels zu verstehen: blep<-npudensbw(~geyser$waiting,bwmethod="cv.ls",ckertype="epanechnikov") plot(npudens(bws=blep)) Für den Gaußschen Kernel scheint es in Ordnung zu sein: blga<-npudensbw(~geyser$waiting,bwmethod="cv.ls",ckertype="gaussian") plot(npudens(bws=blga)) Oder wenn ich den …
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Arimax-Vorhersage: Verwenden des Prognosepakets
Die arimaxFunktion im TSAPaket ist meines Wissens das einzige RPaket, das für eine Übertragungsfunktion für Interventionsmodelle geeignet ist. Es fehlt jedoch eine Vorhersagefunktion, die manchmal benötigt wird. Ist das Folgende eine Problemumgehung für dieses Problem, bei der das hervorragende forecastPaket genutzt wird? Werden die Vorhersageintervalle korrekt sein? In meinem Beispiel …
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