«r» 태그된 질문

전문가의 데이터 분석 코드를 연구하는 것이 도움이됩니다. 나는 최근에 github 에 대해 잘 알고 있으며 많은 사람들이 데이터 분석 코드를 공유하고 있습니다. 여기에는 몇 개의 R 패키지 (물론 CRAN에서 직접 구할 수 있음)뿐만 아니라 특히 R을 사용하는 재현 가능한 연구의 몇 가지 예도 포함됩니다 (github의이 R 목록 참조 ). 데이터 …

28 r  reproducible-research 

나는 R, Julian J. Faraway (p. 59)로 선형 모델 확장 책에서 pseudo 에 대한 공식을 찾았습니다 .아르 자형2아르 자형2R^2 1 - ResidualDevianceNullDeviance1−잔류 편차NullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . 이것이 GLM에 대한 의사 의 일반적인 공식 입니까?아르 자형2아르 자형2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

다시 생각하면 시계열 분석을 처음 시작했을 때까지입니다. 어떤 도구, R 패키지 및 인터넷 리소스를 알고 싶습니까? 내가 묻는 것은 어디에서 시작해야 하는가입니다. 구체적으로, R을 사용하여 시계열 분석에 "새로운"사람을 위해 그것을 진정시키는 R에 대한 자원이 있습니까?

28 r  time-series 

R의 대부분의 표준 분포에는 pdf / pmf, cdf / cmf, Quantile, random 편차가 있습니다 (예 : dnorm, pnorm, qnorm, rnorm). 불연속 균일 분포에 대한 이러한 기능을 재현하기 위해 일부 표준 명령을 사용하는 것이 쉽다는 것을 알고 있지만 이미 알지 못하는 R의 불연속 균일 분포를 모델링하기위한 기본 제공 기능 군이 이미 …

28 r  distributions  uniform 

다른 파일에서 많은 양의 CSV 데이터를 읽은 다음 svm과 같은 기계 학습 작업을 수행하기위한 R 스크립트가 있습니다. R의 서버에서 다중 코어를 사용하기위한 라이브러리 가 있습니까? 또는 이를 달성하기위한 가장 적합한 방법은 무엇입니까?

28 r  parallel-computing  multicore 

중복 스레드 : 최신 버전의 R을 설치했습니다. 어떤 패키지를 구해야합니까? 일상적인 데이터 작업을 상상할 수 없었던 R 패키지 는 무엇입니까 ? 일반 도구와 특정 도구를 모두 나열하십시오. 업데이트 : 24.10.10 ggplot2은 7 표를 얻은 승자 인 것 같습니다. 하나 이상 언급 된 다른 패키지는 다음과 같습니다. plyr -4 RODBC, RMySQL-4 …

28 r 

9 개의 연속 독립 변수가있는 데이터 세트가 있습니다. 모델을 단일 백분율 (종속) 변수에 맞추기 위해 이러한 변수 중에서 선택하려고합니다 Score. 불행히도, 나는 여러 변수 사이에 심각한 공선 성이 있음을 알고 있습니다. stepAIC()변수 선택을 위해 R 의 함수를 사용해 보았지만 그 방법은 변수가 방정식에 나열된 순서에 민감한 것 같습니다 ... 내 …

28 r  multiple-regression  feature-selection  multicollinearity 

a (i, j)가 개별 페이지 j를 몇 번 본지를 알려주는 행렬이 있습니다. 27K 개인과 95K 페이지가 있습니다. 나는 종종 함께 볼 수있는 페이지 세트에 해당하는 페이지 공간에 소수의 "치수"또는 "종횡비"를 갖고 싶습니다. 저의 궁극적 인 목표는 개인이 1, 2, 등의 페이지를 얼마나 자주 본지 계산하는 것입니다. 주요 구성 요소 분석 …

28 r  clustering  dimensionality-reduction 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

336x256 부동 소수점 수 (336 박테리아 게놈 (열) x 256 정규화 테트라 뉴클레오티드 빈도 (행)의 행렬을 가지고 있습니다 (예 : 모든 열은 1을 더합니다). 원리 성분 분석을 사용하여 분석을 실행할 때 좋은 결과를 얻습니다. 먼저 데이터에서 kmeans 클러스터를 계산 한 다음 PCA를 실행하고 2D 및 3D의 초기 kmeans 클러스터링을 기반으로 …

27 r  pca  tsne 

arimaR 의 함수에서 무엇을 order(1, 0, 12)의미합니까? 에 할당 할 수있는 값은 무엇입니까 p, d, q, 어떤 프로세스가 그 가치를 찾을 수있다는?

27 r  time-series  arima 

일반적인 합의 lmer()는 고전적인 분산 분석 대신 R에서 혼합 모델을 사용하는 것 같습니다 (불평형 설계, 교차 임의 효과 등 자주 인용되는 이유로), 나는 데이터를 사용 해보고 싶습니다. 그러나이 접근 방식을 관리자 (최종 p- 값으로 고전적인 분석을 기대하는 관리자) 또는 나중에 검토 자에게 "판매"할 수 있을지 걱정됩니다. 혼합 모델을 사용 lmer()하거나 …

27 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme  references 

다단계 모델에서 추정과 랜덤 효과 상관 모수의 추정과 비교의 실제적이고 해석과 관련된 의미는 무엇입니까? 이를 요청하는 실제적인 이유는 R의 lmer 프레임 워크에서 매개 변수 간의 상관 모델에서 추정이 수행 될 때 MCMC 기법을 통해 p- 값을 추정하는 방법이 없기 때문입니다. 예를 들어이 예제 (아래 인용 부분)를 보면 M2와 M3의 실제 …

27 r  mixed-model  lme4-nlme  random-effects-model 

저는 이 질문 에 대한 토론 과 특히 축소 된 모형 (예 : 여러 설명 변수가 테스트되고 거부 된 모형)의 분산 추정치는 Ye의 일반화 된 자유도를 사용해야한다는 Frank Harrell의 의견을 반영하고 있습니다 . Harrell 교수는 이것이 최종 모델 (여러 변수가 기각 된)의 모델보다 원래의 "풀"모델 (모든 변수가 포함 된)의 잔류 …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies