«r» 태그된 질문

의문: 시험 문제에 대한 이진 데이터가 있습니다 (정확한 / 잘못된). 일부 개인은 사전에 일부 질문과 정답에 액세스했을 수 있습니다. 나는 누가, 얼마나, 또는 어느 것을 모른다. 어떤 부정이 없다면, I는 항목에 대한 정답 확률을 모델링하는 것이 생각 대로 L O g I t는 ( ( p는 난 = 1 | …

25 r  clustering  classification  psychometrics 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 육년 전 . R에서 행렬의 열 단위 정규화를 수행하고 싶습니다. 행렬이 주어지면 m각 요소를 열의 합으로 나누어 각 열을 정규화하고 싶습니다. 이 작업을 수행하는 한 가지 방법은 …

25 r  data-transformation  normalization  matrix 

시계열이 있고 시계열로 유지하면서 시작, 끝 및 빈도를 유지하면서 부분 집합을 만들고 싶습니다. 예를 들어 시계열이 있다고 가정 해 보겠습니다. > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 108 109 110 이제 서브셋을 만들겠습니다. > …

25 r  time-series 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 7 개월 전 . R 패키지 nlme 및 lme4 에서 여러 랜덤 효과가있는 모델을 지정하려고했습니다. 나는 nlme 만이 분산의 이종 구조를 지정할 수 있음을 발견했습니다 . 따라서 …

25 r  random-effects-model  lme4-nlme 

응답자가 네 그룹 중 하나에 무작위로 할당 된 설문 조사 실험의 데이터가 있습니다. > summary(df$Group) Control Treatment1 Treatment2 Treatment3 59 63 62 66 세 가지 치료 그룹은 적용되는 자극이 약간 다르지만, 내가 관심을 갖는 주요 차이점은 대조군과 치료 그룹 사이에 있습니다. 그래서 더미 변수를 정의했습니다 Control. > summary(df$Control) TRUE FALSE …

25 r  logistic  categorical-data  interaction  interpretation 

우리 모두 알고 있듯이 로지스틱 회귀 모델을 평가하는 두 가지 방법이 있으며 매우 다른 것들을 테스트하고 있습니다. 예측력 : 독립 변수를 기반으로 종속 변수를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 측정하는 통계량을 얻으십시오. 잘 알려진 Pseudo R ^ 2는 McFadden (1974)과 Cox and Snell (1989)입니다. 적합도 통계 이 테스트는 모델을 더 …

24 r  logistic  goodness-of-fit  regression-strategies  model-evaluation 

lasso에 대해 다른 구현 소프트웨어를 사용할 수 있습니다 . 다른 포럼에서 베이지안 접근 방식과 잦은 접근 방식에 대해 많이 논의했습니다. 내 질문은 올가미에 매우 구체적 입니다. 베이 시안 올가미와 일반 올가미의 차이점 또는 장점은 무엇입니까 ? 다음은 패키지 구현의 두 가지 예입니다. # just example data set.seed(1233) X <- scale(matrix(rnorm(30),ncol=3))[,] …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

저는 현재 R의 트위터 AnomalyDetection을 사용하고 있습니다 : https://github.com/twitter/AnomalyDetection . 이 알고리즘은 계절별 데이터에 대한 시계열 이상 감지 기능을 제공합니다. 질문 : 이와 비슷한 다른 알고리즘이 있습니까 (계절을 제어하는 ​​것은 중요하지 않음)? 최고의 데이터 / 앙상블을 선택할 수 있도록 내 데이터에서 가능한 많은 시계열 알고리즘을 득점하려고합니다.

24 r  regression  time-series  anomaly-detection 

다음 코드는 두 시계열의 유사성을 평가합니다. set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) mod1 <- gam(Temp ~ …

24 r  time-series  data-visualization  gam 

다음과 같은 생물학적 실험이있는 논문을 검토하고 있습니다. 장치는 다양한 양의 유체 전단 응력에 세포를 노출시키는 데 사용됩니다. 더 큰 전단 응력이 셀에 가해 짐에 따라 더 많은 전단 응력이 기판에서 분리되기 시작합니다. 전단 응력의 각 수준에서, 그들은 부착 된 상태로 남아있는 세포를 세고, 처음에 부착 된 총 세포 수를 알기 …

24 r  logistic  multinomial 

약물 이름 (DN)과 이에 해당하는 이상 반응 (AE)이라는 두 가지 변수가 있는데, 이는 다 대다 관계에 있습니다. 33,556 개의 약물 이름과 9,516 개의 부작용이 있습니다. 표본 크기는 약 580 만 개의 관측치입니다. DN과 AE의 연관성 / 관계를 연구하고 이해하고 싶습니다. 그림을 보는 것이 더 낫기 때문에 R 에서이 세트를 시각화하는 …

24 r  categorical-data  data-visualization  large-data  association-measure 

미국의 17 년 (1995 년에서 2011 년까지) 자살 사망 관련 사망 증명서 데이터를 보유하고 있습니다. 검토 한 결과, 사용 된 방법이나 결과에 대한 확신이 명확하지 않습니다. 따라서 데이터 세트 내에서 특정 달에 자살이 발생할 가능성이 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 모든 분석은 R에서 수행됩니다. 데이터의 총 자살 건수는 13,909 명입니다. …

24 r  chi-squared  arima  count-data  seasonality 

ez패키지 사용에서 lme반복 측정 ANOVA 로 이동하려고합니다 (와 함께 사용자 정의 대비를 사용할 수 있기를 바랍니다 lme). 이 블로그 게시물 의 조언에 따라 aov( ez요청시 와 마찬가지로 ) 및을 사용하여 동일한 모델을 설정할 수있었습니다 lme. 그러나 그 게시물에 주어진 예 에서 F 값 은 ( aov와 lme내가 확인한 것) 사이에 …

24 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

시계열 분석을 시도하고 있으며이 분야에 익숙하지 않습니다. 저는 2006-2009 년부터 매일 이벤트를보고 있으며 시계열 모델에 맞추고 싶습니다. 내가 한 진보는 다음과 같습니다. timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) 결과 플롯은 다음과 같습니다. 데이터에 계절 성과 추세가 있는지 확인하기 위해이 게시물에 언급 된 단계를 따릅니다 . ets(x) fit <- tbats(x) seasonal <- !is.null(fit$seasonal) …

24 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

분명히 분산되지 않은 R의 카운트 데이터 를 모델링하려고합니다 (분산 매개 변수 ~ .40). 이것은 glmwith family = poisson또는 negative 이항 ( glm.nb) 모형이 유의하지 않은 이유 일 수 있습니다. 내 데이터의 설명을 볼 때 일반적인 카운트 데이터 왜곡이 없으며 두 실험 조건의 잔차도 균질합니다. 그래서 내 질문은 : 카운트 데이터가 …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion