통계 및 빅 데이터 r

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L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

13 regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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R에서 lm 객체가없는 Newey-West 표준 오차 계산

어제 StackOverflow 에서이 질문을 하고 답변을 얻었지만 약간 해킹 된 것으로 보이며 더 나은 방법이 있다는 데 동의했습니다. 질문 : 벡터 (이 경우 주식 반환 벡터)에 대한 HAC (Newey-West) 표준 오류를 계산하고 싶습니다. 함수 NeweyWest()의 sandwich패키지는이 작업을 수행하지만, 필요 lm입력으로 개체. Joris Meys가 제공 한 솔루션은 벡터를 1로 투영하여 벡터를 …

13 r standard-error autocorrelation heteroscedasticity

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번인 길이를 설정하기 위해 MCMC 수렴 진단을 반 자동화 할 수 있습니까?

예를 들어 수렴 진단을 기반으로 첫 번째 n 행을 제거하여 MCMC 체인의 번인 선택을 자동화하고 싶습니다. 이 단계를 어느 정도 안전하게 자동화 할 수 있습니까? autocorrelation, mcmc trace 및 pdfs를 여전히 두 번 확인하더라도 번인 길이를 자동으로 선택하는 것이 좋습니다. 내 질문은 일반적이지만 R mcmc.object를 다루기 위해 구체적인 내용을 제공 …

13 r bayesian mcmc

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평행 좌표 플롯에 대한 쉬운 설명

나는 많은 평행 좌표 플롯을 읽고 보았습니다. 누군가 다음과 같은 질문에 대답 할 수 있습니까? 평신도가 이해할 수 있도록 간단한 단어로 평행 좌표 플롯 (PCP)이란 무엇입니까? 가능하다면 직관력이있는 수학적 설명 PCP는 언제 유용하며 언제 사용해야합니까? PCP는 언제 유용 하지 않으며 언제 피해야합니까? PCP의 가능한 장단점

13 r data-visualization

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반복 관찰 횟수로 샘플링되는 모집단의 크기 추정

5 천만 개의 고유 한 개체군이 있고 1,000 만 개의 샘플을 교체한다고 가정 해 보겠습니다. 첫 번째 그래프는 내가 첨부 한 동일한 "사물"을 몇 번이나 샘플링했는지 보여줍니다. 인구가 샘플보다 큽니다. 그러나 제 인구가 천만 개에 불과하고 천만 개 샘플을 채취하면 두 번째 그래프에서 볼 수 있듯이 동일한 횟수를 반복하여 샘플링하는 …

13 r sampling expectation-maximization

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lm 모델의 사용자 정의 전력 분석을 시뮬레이션하는 방법 (R 사용)

최근 질문에 우리가 여기에 있었다 . 선형 모델의 시뮬레이션을 기반으로 사용자 정의 전력 분석을 수행하기 위해 R 코드를 공유하거나 공유 할 수 있는지 알고 싶습니까? 나중에 나는 분명히 더 복잡한 모델로 확장하고 싶지만 영화는 시작하기에 적합한 것으로 보인다. 감사.

13 r power power-analysis

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R에서 이항 glm의 반응에 대한 입력 형식

에서 R의 사용을위한 회귀 입력 데이터를 포맷하기위한 세 가지 방법이있다 glm기능 : 데이터는 각 관측치에 대해 "이진"형식 일 수 있습니다 (예 : 각 관측치에 대해 y = 0 또는 1). 데이터는 "Wilkinson-Rogers"형식 일 수 있으며 (예를 들어, y = cbind(success, failure)각 행은 하나의 처리를 나타냄); 또는 데이터는 각 관측치에 대한 …

13 r logistic generalized-linear-model

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왜 ecdf는 선형 보간법이 아닌 스텝 함수를 사용합니까?

경험적 CDF 함수는 일반적으로 단계 함수에 의해 추정됩니다. 이것이 선형 보간을 사용하지 않고 이런 식으로 수행되는 이유가 있습니까? step 함수에 흥미로운 이론적 속성이 있습니까? 다음은 두 가지 예입니다. ecdf2 <- function (x) { x <- sort(x) n <- length(x) if (n < 1) stop("'x' must have 1 or more non-missing …

13 r distributions ecdf

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GBM 패키지와 GBM을 사용하는 Caret

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

13 r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption

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대한 95 % 신뢰 구간 공식

stats.stackexchange에서 Google을 검색하고 검색했지만 선형 회귀 분석 의 값에 대한 95 % 신뢰 구간을 계산하는 공식을 찾을 수 없습니다 . 누구든지 그것을 제공 할 수 있습니까?아르 자형2R2R^2 더 나은 방법으로, R에서 아래의 선형 회귀를 실행했다고 가정 해 봅시다 . R 코드를 사용하여 R 값에 대한 95 % 신뢰 구간을 어떻게 …

13 r regression confidence-interval inference r-squared

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glmer의 랜덤 효과 분산 해석

데이터가 이항 분포 (과일 성숙 또는 성숙하지 않음) 인 수분에 관한 논문을 개정하고 있습니다. 그래서 나는 glmer하나의 무작위 효과 (개별 식물)와 하나의 고정 효과 (치료)를 사용했습니다. 리뷰어는 식물이 과일 세트에 영향을 미쳤는지 알고 싶어하지만 glmer결과를 해석하는 데 문제가 있습니다. 나는 웹을 읽었으며 직접 비교 glm하고 glmer모델에 문제가있을 수 있으므로 그렇게하지 …

13 r generalized-linear-model variance lme4-nlme ecology

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회귀 계수의 공분산에 대한 해석은 무엇입니까?

R의 lm 함수는 회귀 계수의 추정 된 공분산을 인쇄 할 수 있습니다. 이 정보는 우리에게 무엇을 제공합니까? 이제 모델을 더 잘 해석하거나 모델에있을 수있는 문제를 진단 할 수 있습니까?

13 r multiple-regression least-squares

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혼합 효과 모델 (LME4)에서 사례에 대한 경사 추출

다음 단락에서 설명한 것처럼 혼합 효과 모델에서 각 개인의 기울기를 추출하고 싶습니다. 혼합 효과 모델은 고정 효과로서 연령, 성별 및 교육 기간에 대한 용어를 포함하여인지 요약 측정에서 개별 변화 경로를 특성화하는 데 사용되었습니다 (Laird and Ware, 1982; Wilson et al., 2000, 2002c) ... 연령, 성별 및 교육의 효과에 대한 조정 …

13 r mixed-model

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Nakagawa & Schielzeth (2013) R2glmm 방법을 사용하여 혼합 모형에서

혼합 모델에서 값 계산에 대해 읽었으며 R-sig FAQ,이 포럼의 다른 게시물 (몇몇 링크하지만 평판이 충분하지 않음) 및 R 을 사용하는 것으로 이해하는 몇 가지 다른 참조를 읽었습니다. 혼합 모델의 맥락에서 2 개의 값은 복잡합니다.아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2 그러나 최근에이 두 논문을 접했습니다. 이 방법들이 유망한 것처럼 보이지만 (나는) 통계학자가 아니므로 다른 …

13 r mixed-model r-squared lme4-nlme

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경험적 CDF 통합

경험적 분포 있습니다. 다음과 같이 계산합니다G ( x )G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) 나는 나타내며 , 즉 h 는 pdf이고 G 는 cdf입니다.h ( x ) = dG / D엑스h(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhh지GG 이제 x 의 예상 값 이 약 k 가 되도록 적분의 …

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