R의 randomForest 패키지를 사용하여 샘플보다 더 많은 예측 변수를 사용하여 "와이드"데이터 세트에서 지속적인 결과를 설명하기 위해 랜덤 포레스트 모델을 개발하고 있습니다. 특히, 하나의 RF 모델을 사용하여 절차에서 중요하다고 생각하는 ~ 75 개의 예측 변수를 선택할 수 있습니다. 이전에 여기에 게시 된 접근 방식을 사용하여 해당 모델이 예약 된 테스트 세트의 …
이 초보자 질문이이 사이트에 맞는 질문이기를 바랍니다. 두 사이트 A, B에서 생태 공동체의 구성을 비교하고 싶다고 가정 해 봅시다. 세 사이트 모두 개, 고양이, 소, 조류가 있다는 것을 알고 있습니다. 따라서 각 사이트마다 풍부함을 샘플링합니다. 각 사이트의 각 동물에 대한 예상 "풍부함). 예를 들어, 각 현장에서 각 동물 중 5 …
다음 문제에 대한 귀하의 조언에 크게 감사드립니다. 나는 많은 제로 (~ 95 %)를 가진 큰 연속 데이터 세트를 가지고 있으며 그것의 특정 하위 집합이 "흥미로운"인지 여부를 테스트하는 가장 좋은 방법을 찾아야합니다. 나머지. 제로 인플레이션은 각 데이터 포인트가 참과 샘플링 제로를 모두 사용하는 카운트 측정을 기반으로한다는 사실에서 비롯되지만 카운트로 가중치가 부여 …
큰 데이터 세트에 대한 분석을 마무리하고 있습니다. 작업의 첫 번째 부분에 사용 된 선형 모델을 가져 와서 선형 혼합 모델 (LME)을 사용하여 다시 피팅하고 싶습니다. LME는 모델에 사용 된 변수 중 하나가 랜덤 효과로 사용된다는 점을 제외하면 매우 유사합니다. 이 데이터는 작은 주제 그룹 (~ 10)의 많은 관측치 (> 1000)에서 …
최대 우도 추정의 맥락에서 Wald, 우도 비율 및 Lagrange Multiplier 검정은 점진적으로 같습니다. 그러나 작은 표본의 경우 표본이 많이 분산되는 경향이 있으며 경우에 따라 결론이 다릅니다. 널을 거부 할 가능성에 따라 어떻게 순위를 매길 수 있습니까? 테스트에 상충되는 답변이있는 경우 어떻게해야합니까? 원하는 답변을 제공하는 방법을 선택하거나 진행 방법에 대한 "규칙"또는 …
파이썬에서 모든 범주 형 변수를 찾아야하는 데이터 프레임이 있습니다. int유형도 범주 형일 수 있으므로 열 유형을 확인하는 것이 항상 작동하지는 않습니다 . 따라서 열이 범주인지 여부를 식별하는 올바른 가설 검정 방법을 찾는 데 도움을 요청합니다. 카이 제곱 테스트 아래에서 시도했지만 이것이 충분히 좋은지 확실하지 않습니다. import numpy as np data …
내가 본 것보다 낫다고 생각하는 아이디어를 테스트하고 싶습니다. 나는 틀릴 수 있지만 내 아이디어를 테스트하고 더 확실한 관찰로 내 의심을 없애고 싶습니다. 내가 생각한 것은 다음과 같습니다. 분포 세트를 분석적으로 정의합니다. 이들 중 일부는 가우시안, 유니폼 또는 Tophat와 같은 쉬운 것입니다. 그러나 이들 중 일부는 심슨 분포와 같이 어렵고 도전적이어야합니다. …
통계적 가설 검정에서 귀무 가설 종종 (적어도 내가 읽은 책에서) 다음과 같은 형식을 취합니다. 또는 H0H0H_0H0:H0:θ=θ0θ≤θ0H0:θ=θ0H0:θ≤θ0 \begin{align*} H_0:&\theta=\theta_0\\ H_0:&\theta\le\theta_0 \end{align*} H0:θ1≤θ≤θ2H0:θ1≤θ≤θ2 H_0:\theta_1\le\theta\le\theta_2 의 세트 가 닫히는 것이 관례 입니까? 아니면 다른 이유가 있습니까?H0H0H_0
본인은이 질문에 명확하게 답변 할 수있는 방식으로이 질문에 대한 답변을 드리겠습니다. 그렇지 않은 경우 알려 주시면 다시 시도하겠습니다! 또한 이러한 분석에 R을 사용할 것입니다. 나는 여러 조치가 plant performance (Ys)나는 imposed-- 네 치료에 의해 영향을받은 것으로 의심을 flower thinning (X1), fertilization (X2), leaf clipping (X3)하고 biased flower thinning (X4). 가능한 …
시험 통계에 의해 대체 가설에 비해 일부 널 (null)을 테스트 할 때 , 여기서 , 설정과 순열 시험 적용 에 순열의 우리는 새로운 통계가 U(X)U(X)U(X)X={xi,...,xn}X={xi,...,xn}X = \{ x_i, ..., x_n\}GGGXXXT(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|.T(X):=#{π∈G:U(πX)≥U(X)}|G|. T(X) := \frac{\# \{\pi \in G: U(\pi X) \geq U(X)\}}{|G|}. 순열 테스트를 사용하지 않고 사용하는 것의 이점은 무엇입니까? 즉 순열 …
이것은 매우 순진한 질문처럼 느껴지지만 대답을 보는 데 어려움이 있습니다. 한 세트의 30 개 값이 있습니다. 독립적으로 나는 31 번째 가치를 얻었습니다. 귀무 가설은 31 번째 값이 같은 분포의 일부라는 것입니다. 대안은 그것의 다른 것입니다. 일종의 p- 값 또는 가능성 측정을 원합니다. 내가 가진 몇 가지 생각 : 이것은 두 …