«r» 태그된 질문

p 값이 높은 (.25 이상) 매우 강한 상관 계수 (예 : .9 이상)를 가질 수 있습니까? 다음은 p 값이 높은 낮은 상관 계수의 예입니다. set.seed(10) y <- rnorm(100) x <- rnorm(100)+.1*y cor.test(x,y) cor = 0.03908927, p = 0.6994 높은 상관 계수, 낮은 p 값 : y <- rnorm(100) x <- …

21 r  hypothesis-testing  correlation 

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 8 년 전에 이주했습니다 . 클래스 "숫자"의 두 변수가 있습니다. > head(y) [1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567 > head(x) [1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551 나는 그것들을 플로팅했고, 이제 지수 모델을 데이터에 …

21 r 

매일 시계열에 ARIMA 모델을 장착하고 있습니다. 데이터는 매일 2010 년 2 월 1 일부터 2011 년 7 월 30 일까지 수집되며 신문 판매에 관한 것입니다. 매주 판매 패턴이 발견 될 수 있기 때문에 (매일 평균 판매량은 월요일에서 금요일까지 동일하다가 토요일과 일요일에 증가합니다)이 "계절성"을 파악하려고합니다. 판매 데이터 "데이터"가 주어지면 다음과 같이 …

21 r  time-series  arima  seasonality 

잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적 의미가 있기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. 누구든지 weightsR의 lm함수 에서 인수 를 사용하는 방법에 대한 포인터를 제공 할 수 있습니까? 예를 들어, 교통 데이터에 모델을 맞추려고하는데 수백 개의 행이 있으며 각 행에는 도시가 다릅니다 (인구가 …

21 r  regression 

선형 변환 접근법에 따라 상관 랜덤 이항 변수를 생성 할 수 있는지 궁금합니다. 아래에서 R에서 간단한 것을 시도하고 상관 관계를 생성합니다. 그러나 이것을 수행하는 원칙적인 방법이 있는지 궁금합니다. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = rbinom(1e4, 6, .5) ; a = .5 Y1 …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

반전 방법은 어떻게 작동합니까? 임의 샘플 가 있다고 가정 합니다. . . ,X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_n 밀도 f ( x ; θ ) = 1 인 X nf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} 가 초과0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1하므로 cdfFX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}on(0,1)(0,1)(0,1). 그런 다음 반전 방법으로의 분포를F − 1 X(u)=uθ로얻습니다. XXXF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta 그렇게 uθuθu^\theta 의 분포가 XXX ? 이것이 반전 방법이 작동하는 …

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

과도하게 분산되거나 분산되지 않은 카운트 데이터 세트에 일반 선형 모델을 맞추려고합니다. 여기에 적용되는 두 가지 정규 분포는 Poisson과 Negative Binomial (Negbin)이며 EV 와 분산입니다.μμ\mu VR피= μVarP=μVar_P = \mu VR엔비= μ + μ2θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} 이는 사용 R에 장착 가능 glm(..,family=poisson)하고 glm.nb(...), 각각. quasipoisson내 이해에는 동일한 EV와 분산으로 조정 …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

내 데이터의 히스토그램을 플롯하면 두 개의 피크가 있습니다. 이것이 잠재적 인 멀티 모달 분포를 의미합니까? dip.testR ( library(diptest))을 실행했으며 출력은 다음과 같습니다. D = 0.0275, p-value = 0.7913 내 데이터에 다중 모달 분포가 있다는 결론을 내릴 수 있습니까? 데이터 10346 13698 13894 19854 28066 26620 27066 16658 9221 13578 11483 …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

이 질문은 교차 검증에서 답변 될 수 있기 때문에 스택 오버플 로 에서 마이그레이션 되었습니다. 6 년 전에 이주했습니다 . glm 기능을 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다. 다음 값을 어떻게 해석 할 수 있습니까? 널 이탈 잔여 이탈 AIC 그들은 적합 함과 관련이 있습니까? 이 결과에서 R-square 또는 다른 측정 …

21 r  regression  generalized-linear-model 

이 질문은 향후 방문자를 도울 것 같지 않습니다. 그것은 작은 지리적 영역, 특정 시점, 또는 인터넷의 전세계 관객에게 일반적으로 적용되지 않는 매우 좁은 상황에만 관련됩니다. 이 질문을보다 광범위하게 적용 할 수 있도록 도움말 센터를 방문하십시오 . 휴일 칠년 전에 . GBM 패키지에서 n.minobsinnode 매개 변수의 의미 를 알고 싶었습니다 . …

21 r  gbm 

배출량 감축 및 차량 당 비용에 대한 몇 가지 기본 데이터가 있습니다. q24 &lt;- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") 나는 이것이 지수 함수라는 것을 알고 …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

다음 데이터 세트를 사용하여 사이트, 계절, 기간 및 상호 작용과 관련하여 응답 (효과)이 변경되는지 확인하고 싶었습니다. 통계에 관한 일부 온라인 포럼에서는 선형 혼합 효과 모델로 계속 진행할 것을 제안했지만 문제는 각 스테이션 내에서 복제가 무작위 화되므로 연속 시즌에 정확히 동일한 지점에서 샘플을 수집 할 기회가 거의 없다는 것입니다 (예 : …

21 r  mixed-model  lme4-nlme 

반복 측정에 문제가있는 일부 데이터로 작업하고 있습니다. 사이에 그렇게 나는 매우 다른 행동을 발견 lme()하고 lmer()내 테스트 데이터를 사용하는 이유를 알고 싶어합니다. 내가 만든 가짜 데이터 세트에는 10 명의 피험자에 대한 키와 체중 측정이 있으며 각각 두 번씩 측정됩니다. 나는 피험자들 사이에 키와 몸무게 사이에는 긍정적 인 관계가 있지만 각 …

20 r  mixed-model  lme4-nlme 

누적 분포 함수를 사용하여 분포에서 의사 난수를 시뮬레이션하는 프로그램을 R로 작성하려고합니다. F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp⁡(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 여기서 a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) 역변환 샘플링을 시도했지만 역으로 분석 할 수없는 것 같습니다. 이 문제에 대한 해결책을 제안 할 수 있다면 기쁠 것입니다.

20 r  random-generation