«r» 태그된 질문

개별 올챙이의 "활동 수준"을 측정하는 비율로 구성된 데이터 집합이 있으므로 값을 0과 1 사이로 제한합니다.이 데이터는 개인이 특정 시간 간격 내에서 이동 한 횟수를 세어 수집했습니다 (이동, 0으로 이동 한 다음 평균을 계산하여 개인당 하나의 값을 만듭니다. 나의 주요 고정 효과는 "밀도 수준"입니다. 내가 겪고있는 문제는 임의의 효과로 포함하고 싶은 …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

나는 이것 과 관련된 질문을 할 것 입니다. xgboost에 대한 사용자 정의 손실 함수를 작성하는 예를 찾았 습니다 . loglossobj <- function(preds, dtrain) { # dtrain is the internal format of the training data # We extract the labels from the training data labels <- getinfo(dtrain, "label") # We compute …

12 r  machine-learning  gradient-descent  boosting  loss-functions 

네트워크 메타 분석 또는 혼합 처리 비교를 수행하기위한 여러 가지 접근 방식이 있습니다. 가장 일반적으로 사용되고 액세스 가능한 항목은 다음과 같습니다. 베이지안 프레임 워크에서 : WinBUGS에서의 처리 별 설계 상호 작용 접근법 (예 : Jackson et al ); WinBUGS에서의 계층 적 팔 기반 베이지안 모델링 (예 : Zhao et al …

12 r  stata  sas  winbugs  network-meta-analysis 

비 주기적 시계열을 따르고 있다고 가정하십시오. 분명히 추세가 감소하고 있으며 일부 테스트 ( p-value 사용 ) 로 증명하고 싶습니다 . 값 사이의 강한 시간적 (직렬) 자동 상관으로 인해 고전적인 선형 회귀를 사용할 수 없습니다. library(forecast) my.ts <- ts(c(10,11,11.5,10,10.1,9,11,10,8,9,9, 6,5,5,4,3,3,2,1,2,4,4,2,1,1,0.5,1), start = 1, end = 27,frequency = 1) plot(my.ts, col = …

12 r  time-series 

주어진 응답 (목표) 이진 변수와 최대 간격 수를 매개 변수로 사용하여 연속 변수의 최적 비닝 방법 (분화)을 찾고 있습니다. 예 : 나는 "높이"(숫자 연속)와 "has_back_pains"(이진) 변수를 가진 사람들에 대한 관찰 결과를 가지고 있습니다. 나는 허리 통증이있는 ​​사람들의 다른 비율로 최대 높이를 3 간격 (그룹)으로 이산화하고 싶습니다. 그래서 알고리즘이 그룹 간의 …

12 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

이 질문에서- 구조적 / 계층 적 / 다단계 예측 변수를 고려한 의사 결정 트리를 구성하는 방법이 있습니까? -그들은 나무에 대한 패널 데이터 방법을 언급합니다. Vector Machines 및 Neural Networks를 지원하기위한 특정 패널 데이터 방법이 있습니까? 그렇다면 알고리즘 및 구현 가능한 경우 R 패키지에 대한 몇 가지 논문을 인용 할 수 …

12 r  machine-learning  svm  panel-data  cart 

두 그룹으로 그룹화 된 1에서 1690 사이의 46840 이중 값을 포함하는 데이터 세트의 일부를 검사하고 있습니다. 이 그룹들 간의 차이점을 분석하기 위해 올바른 테스트를 선택하기 위해 값의 분포를 살펴 보았습니다. 정규성 테스트에 대한 안내에 따라 qqplot, histogram & boxplot을 수행했습니다. 이것은 정규 분포가 아닌 것 같습니다. 가이드는 순전히 그래픽 검사로는 …

12 r  normal-distribution  normality-assumption  large-data 

피셔의 정확한 테스트를 더 잘 이해하고 싶기 때문에 f와 m이 남성과 여성에 해당하고 n과 y가 "소다 소비"에 해당하는 다음 장난감 예제를 고안했습니다. > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 분명히 이것은 과감한 단순화이지만 컨텍스트가 방해되는 것을 원하지 않았습니다. 여기서 나는 남자들이 음료수를 마시지 않고 여자들은 음료수를 마시고 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

10x10CV로 randomForest 객체를 훈련하기 위해 캐럿 패키지를 사용합니다. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) 그 후, testSet (새 데이터)에서 randomForest를 테스트합니다. RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) 혼란 매트릭스는 모델이 그렇게 나쁘지 않다는 것을 보여줍니다. confusionMatrix(data=RF.testSet$Prediction, RF.testSet$Defect) Reference Prediction 0 1 …

12 r  random-forest  prediction  caret 

위키 백과가 잘못되었거나 이해가되지 않습니까? Wikipedia : 흰색과 검은 색 정사각형 ( "체스 패턴")이 완벽하게 분산되므로 Moran 's는 -1이됩니다. 흰색 사각형이 보드의 절반에 쌓이고 검은 사각형이 다른 사각형에 쌓이면 Moran 's는 +1에 가깝습니다. 정사각형 색상의 임의 배열은 Moran 's I에 0에 가까운 값을 제공합니다. # Example data: x_coor<-rep(c(1:8), each=8) y_coor<-rep(c(1:8), …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

R의 MARSS 패키지는 동적 요인 분석을위한 기능을 제공합니다. 이 패키지에서 동적 요인 모델은 특수한 형태의 상태 공간 모델로 작성되며 공통 추세가 AR (1) 프로세스를 따른다고 가정합니다. 이 두 가지 방법에 익숙하지 않기 때문에 두 가지 질문이 있습니다. 동적 계수 분석은 특수한 형태의 상태 공간 모델입니까? 이 두 방법의 차이점은 무엇입니까? …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

다음 코드가 수행하는 작업을 이해하고 싶습니다. 코드를 작성한 사람은 더 이상 여기서 작동하지 않으며 거의 ​​완전히 문서화되지 않았습니다. " 그것은 베이지안 로지스틱 회귀 모델입니다 " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X is a design matrix fit <- glm.fit(X,Y, family = binomial(link = …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

다음 코드 및 출력을 고려하십시오. par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") 로그 노멀에 대한 QQ 플롯은 weibull에 대한 QQ 플롯과 거의 같은 …

12 r  data-visualization  interpretation  qq-plot 

수집 한 카운트 데이터의 경우 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델을 작성합니다. glmR 의 함수를 사용 하여이 작업을 수행 합니다 family = "poisson". 가능한 모델을 평가하기 위해 (여러 예측 변수가 있음) AIC를 사용합니다. 여태까지는 그런대로 잘됐다. 이제 교차 유효성 검사를 수행하고 싶습니다. 패키지 의 cv.glm함수를 사용하여 이미이 작업을 수행했습니다 boot. 에서 …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

kmeansAnderson의 홍채 데이터 세트에서 k- 평균 알고리즘을 수행하기 위해 R 의 명령을 사용하고있었습니다 . 내가 얻은 일부 매개 변수에 대한 질문이 있습니다. 결과는 다음과 같습니다. Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 이 경우 "클러스터 의미"는 무엇을 의미합니까? 클러스터 내 모든 객체의 거리의 평균입니까? 또한 마지막 …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means