«r» 태그된 질문

나는 임의의 숲 전문가가 아니지만 임의의 숲의 주요 문제는 (임의의) 나무 생성이라는 것을 분명히 이해하고 있습니다. 나무가 어떻게 생성되는지 설명해 주시겠습니까? (즉, 트리 생성에 사용 된 분포는 무엇입니까?) 미리 감사드립니다!

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

과목 내 시험 후 사후 수행을 위해 선호되는 방법은 무엇입니까? 나는 Tukey의 HSD가 사용되는 출판 된 작품을 보았지만 Keppel과 Maxwell & Delaney의 검토에 따르면 이러한 디자인에서 구형의 위반 가능성이 오류 용어를 부정확하게 만들고이 접근 방식에 문제가 있다고 제안합니다. Maxwell & Delaney는 그들의 책에서 문제에 대한 접근 방식을 제공하지만 통계 패키지에서 …

20 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  sphericity 

R caret패키지 가 모델 alpha과 모델 모두 에 lambda대해 교차 검증 glmnet됩니까? 이 코드를 실행하면 eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl = …

20 r  machine-learning  cross-validation  caret  glmnet 

혼합 분포, 특히 정규 분포의 혼합에서 표본을 추출하려면 어떻게 R해야합니까? 예를 들어 다음에서 샘플링하려는 경우 : 0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1)0.3×N(0,1)+0.5×N(10,1)+0.2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) 내가 어떻게 할 수 있습니까?

20 r  random-generation  mixture 

R을 사용하고 있으며 Binomial 링크가있는 GLM으로 데이터를 분석하고 있습니다. 출력 테이블에서 인터셉트의 의미가 무엇인지 알고 싶습니다. 내 모델 중 하나에 대한 절편은 크게 다르지만 변수는 다릅니다. 이것은 무엇을 의미 하는가? 요격이란 무엇입니까? 나는 단지 자신을 혼란스럽게하지만 인터넷을 검색했는지 모르겠습니다. 단지 말하는 것이 없습니다. 매우 좌절 한 학생을 도와주세요 glm(formula = …

20 r  generalized-linear-model 

n 개의 행과 m 개의 열이있는 행렬이있는 경우 SVD 또는 다른 방법을 사용 하여 주어진 행렬의 낮은 순위 근사값 을 계산할 수 있습니다 . 그러나 낮은 순위 근사는 여전히 n 개의 행과 m 개의 열을 갖습니다. 동일한 수의 기능이 남아 있다고 가정 할 때 기계 학습 및 자연어 처리에 낮은 …

20 r  matrix  approximation 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 작년에 문을 닫았 습니다 . 코사인 거리를 기반으로 행 클러스터링으로 히트 맵을 만들고 싶습니다. 나는 R을 사용 heatmap.2()하고 그림을 만들기 위해 사용하고 있습니다. 나는이 있다고 볼 수 dist있는 …

20 r  clustering  similarities 

좋아, 나는 로지스틱 회귀를 가지고 predict()있으며 내 추정값을 기반으로 확률 곡선을 개발하는 함수를 사용했습니다 . ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") 이것은 훌륭하지만 확률에 대한 신뢰 구간을 그리는 것이 …

20 r  logistic  confidence-interval 

qqnorm()R 함수는 통상 QQ 플롯을 생성하고 qqline()첫 번째와 세 번째 분위수 통과 라인을 추가한다. 이 줄의 기원은 무엇입니까? 정규성을 확인하는 것이 도움이됩니까? 이것은 고전적인 선이 아닙니다 ( 선형 스케일링 후 대각선 ).와이= xy=xy=x 다음은 예입니다. 우선은 이론적 인 분포 함수와 경험적 분포 함수 비교 : 이제 광고와 QQ 플롯 플롯 …

20 r  normal-distribution  qq-plot 

쌍을 이루는 t- 검정 은 단방향 반복 측정 (또는 개체 내) 분산 분석과 선형 혼합 효과 모델의 특별한 경우이며 lme () 함수를 사용하여 R의 nlme 패키지 아래 그림과 같이. #response data from 10 subjects under two conditions x1<-rnorm(10) x2<-1+rnorm(10) # Now create a dataframe for lme myDat <- data.frame(c(x1,x2), c(rep("x1", …

20 r  mixed-model  t-test  repeated-measures  lme4-nlme 

표본 또는 모집단의 분포에 대한 가정없이 두 표본이 동일한 모집단에서 추출되었다는 가설을 검정하고 싶습니다. 어떻게해야합니까? Wikipedia에서 Mann Whitney U 테스트는 적합해야하지만 실제로는 효과가없는 것 같습니다. 구체성을 위해 두 개의 표본 (a, b)으로 크고 (n = 10000) 비정규 (바이 모달)이지만 두 개 모집단에서 추출한 데이터 집합은 비슷하지만 (동일한 평균) 다르지만 (표준 …

19 r  hypothesis-testing  nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank 

이 게시물은 빠르게 변화하는 이벤트와 관련이 있습니다. 나는 다양한 유형의 통계 작업에 대한 R / Python의 대안으로 Julia에 대해 매우 좋은 토론을 한 2012 년 질문을 보았습니다. 여기 Julia의 약속에 관한 2012 년의 원래 질문이 있습니다. 불행히도 Julia는 당시 매우 새롭고 통계 작업에 필요한 툴킷은 다소 원시적이었습니다. 버그가 해결되었습니다. 배포판을 …

19 r  python  computing  julia 

CrossValidated는 King and Zeng (2001) 의 희귀 사건 편향 보정을 언제 어떻게 적용 할 것인지에 대한 몇 가지 질문을 가지고 있습니다 . 바이어스가 존재한다는 최소한의 시뮬레이션 기반 데모를 통해 다른 것을 찾고 있습니다. 특히 왕과 eng 주 "... 드문 사건 데이터에서 확률의 편향은 수천의 표본 크기에서 실질적으로 의미가 있으며 예측 …

19 r  logistic  simulation  bias  rare-events 

GLMM을해야한다고 mod1 <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) mod2 <- glmer(y ~ x + B + (1|g), data = dat) 이러한 모델은 일반적인 의미에서 중첩되지 않습니다. a <- glmer(y ~ x + A + (1|g), data = dat) b <- glmer(y ~ x + A …

19 r  mixed-model  aic  lme4-nlme  nested-models