«r» 태그된 질문

R에서 Monte Carlo를 취미로 시작했지만 결국 재무 분석가는 Matlab으로 마이그레이션 할 것을 권고했습니다. 저는 숙련 된 소프트웨어 개발자입니다. 하지만 몬테카를로 초보자입니다. 감도 분석, 나중에 동적 모델을 사용하여 정적 모델을 구성하고 싶습니다. 나를 안내하는 좋은 라이브러리 / 알고리즘이 필요합니다. 나에게는 R이 훌륭한 라이브러리를 가지고있는 것 같고, 쉬운 파스칼과 같은 언어 때문에 …

14 r  matlab  monte-carlo 

잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적으로 중요하기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. Age Pyramid는 다음과 같습니다. 비슷한 범주를 가진 2 개의 막대 그래프 (히스토그램이 아님)를 세로로 회전하고 피라미드에서와 같이 양쪽으로 확장하고 싶습니다. R에서 이것을 수행하는 간단한 방법입니까? 각 막대의 색상을 제어하는 ​​것도 …

14 r  data-visualization 

불연속의 타이밍이 선험적으로 알려지지 않은, 0, 1 또는 그 이상의 불연속을 허용하는 LOESS 와 같은 모델링 기술 이 있습니까? 기술이 존재하는 경우 R에 기존 구현이 있습니까?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

1000 개의 기능을 가진 두 개의 알려진 그룹으로 분할 된 마이크로 어레이 데이터 세트에서 분류 자로 임의 포리스트 알고리즘을 적용하고 있습니다. 처음 실행 한 후에는 기능의 중요성을 살펴보고 5, 10 및 20 개의 가장 중요한 기능으로 트리 알고리즘을 다시 실행합니다. 모든 기능의 상위 10 및 20에서 오류율의 OOB 추정치는 1.19 …

14 r  machine-learning  classification  random-forest 

RChamberlain의 1980 추정기를 사용하여 개별 고정 효과 (개별 차단)로 로짓 모델의 계수를 추정 하기위한 패키지를 찾고 있습니다. 종종 Chamberlain의 고정 효과 로짓 추정기로 알려져 있습니다. 이진 결과 패널 데이터 (적어도 계량 경제학)를 다룰 때 고전적인 견적 도구이지만 CRAN에서 관련 데이터를 찾지 못했습니다. 실마리?

14 r  logistic  panel-data  clogit 

이 페이지를 보고있었습니다R에서 lme와 lmer의 신뢰 구간에 대한 방법을 발견했습니다. R을 모르는 사람들은 혼합 효과 또는 다단계 모델을 생성하는 함수입니다. 반복 측정 설계와 같은 효과를 수정 한 경우 예측 된 값 (평균과 유사) 주변의 신뢰 구간은 무엇을 의미합니까? 효과에 대해 합리적인 신뢰 구간을 가질 수는 있지만 그러한 설계에서 예측 평균 …

14 r  confidence-interval  mixed-model  repeated-measures  sas 

내가 가진 가정 응답을 제공합니다 각각 누구의 참가자, 20 배, 10 조건 하나와 또 다른 10를. 각 조건에서 를 비교하는 선형 혼합 효과 모델에 적합합니다 . 다음은 패키지를 사용하여이 상황을 시뮬레이션하는 재현 가능한 예제 입니다 .NNNYYYYY와이Ylme4R library(lme4) fml <- "~ condition + (condition | participant_id)" d <- expand.grid(participant_id=1:40, trial_num=1:10) d …

14 r  mixed-model  lme4-nlme 

glmnetwithin caret을 사용하여 최적의 람다를 검색 cv.glmnet하고 동일한 작업을 수행하는 것을 비교하는 데 많은 혼란이있는 것 같습니다 . 다음과 같은 많은 질문이 제기되었습니다. 분류 모델 train.glmnet 대 cv.glmnet? 캐럿과 함께 glmnet을 사용하는 올바른 방법은 무엇입니까? `caret`를 사용한 교차 유효성 검사`glmnet` 그러나 질문의 ​​재현 가능성으로 인한 답변이 없습니다. 첫 번째 질문에 …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

컨텍스트 : 매개 변수로 표시되지 않는 산점도에 선을 그리려면에서를 사용 geom_smooth()하고 ggplot있습니다 R. 자동으로 반환 geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.내가 GAM이 일반화 된 첨가제 모델을 의미 …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

다음 코드를 사용하여 로지스틱 회귀를 만들었습니다. full.model.f = lm(Ft_45 ~ ., LOG_D) base.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg) step(base.model.f, scope=list(upper=full.model.f, lower=~1), direction="forward", trace=FALSE) 그런 다음 출력을 사용하여 최종 모델을 만들었습니다. final.model.f = lm(Ft_45 ~ IP_util_E2pl_m02_flg + IP_util_E2_m02_flg + AE_NumVisit1_flg + OP_NumVisit1_m01_flg + IP_TotLoS_m02 + Ft1_45 + IP_util_E1_m05_flg + IP_TotPrNonElecLoS_m02 + IP_util_E2pl_m03_flg …

14 r  probability  logistic 

family = "binomial"과 함께 glm에서 무게가 어떻게 작동하는지 매우 혼동됩니다. 내 이해에 따르면 family = "binomial"인 glm의 가능성은 다음과 같이 지정됩니다. f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + \log {n \choose ny}\right) 여기서 yyy 는 "관측 성공률"이고 nnn 은 …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

실제로, 나는 부분 의존성 플롯으로 보여줄 수있는 것을 이해했다고 생각했지만 매우 간단한 가상의 예를 사용하여 다소 당황했습니다. 다음 코드 청크에서 나는 3 개의 독립 변수 ( a , b , c )와 하나의 종속 변수 ( y )를 생성하고 c 는 y 와 밀접한 선형 관계를 나타내는 반면 a 와 …

14 r  random-forest  boosting  partial-plot 

모델 전체가 중요하고 분산의 약 13 %를 설명하는 다중 회귀 분석을 실행했습니다. 그러나 각 중요한 예측 변수가 설명하는 분산의 양을 찾아야합니다. R을 사용하여 어떻게 할 수 있습니까? 샘플 데이터 및 코드는 다음과 같습니다. D = data.frame( dv = c( 0.75, 1.00, 1.00, 0.75, 0.50, 0.75, 1.00, 1.00, 0.75, 0.50 ), …

14 r  regression  variance 

내가 다차원 데이터 세트의 두 부분으로,의 그들을 부르 자 train와 test. 열차 데이터 세트를 기반으로 모델을 빌드 한 다음 테스트 데이터 세트에서 모델을 검증하려고합니다. 클러스터 수는 알려져 있습니다. R에서 k- 평균 군집화를 적용하려고 시도했으며 군집 중심을 포함하는 객체를 얻었습니다. kClust <- kmeans(train, centers=N, nstart=M) R에 발견 된 군집의 중심을 취하여 …

14 r  clustering  k-means 

Kruskal-Wallis 및 Mann-Whitney U 테스트에 대한 전력 분석을 수행 할 수 있습니까? 그렇다면 R 패키지 / 기능을 수행하는 것이 있습니까?

14 r  nonparametric  power-analysis  kruskal-wallis