«r» 태그된 질문

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 6 개월 전 . 이것은 데이터 시각화 질문입니다. 지속적으로 수정되는 일부 데이터가 포함 된 데이터베이스가 있습니다 (온라인 업데이트). R에서 5 또는 10 초마다 그래프를 업데이트하는 가장 좋은 …

9 r  data-visualization 

R의 로지스틱 회귀에 대한 대안에 대한 최근의 질문은 randomForest, gbm, rpart, bayesglm 및 일반화 된 가산 모델을 포함한 다양한 답변을 산출했습니다. 이 방법들과 로지스틱 회귀의 실제적이고 해석상의 차이점은 무엇입니까? 로지스틱 회귀와 관련하여 어떤 가정을 만들거나 만들지 않습니까? 가설 검정에 적합합니까? 기타.

9 r  hypothesis-testing  logistic  random-forest 

불규칙한 간격의 XTS시계열이 있습니다 ( POSIXct인덱스 유형 으로 값 사용). 10 분 간격으로 샘플링하지만 각 샘플 모멘트가 둥근 시간 (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...)으로 샘플링 된 새 시계열을 어떻게 빌드 할 수 있습니까? . 리샘플링 모멘트가 원래 시리즈 값과 정확히 일치하지 않으면 이전 값을 사용하고 싶습니다.

9 r  time-series  sampling  unevenly-spaced-time-series 

그래서, 나는 16 개의 시험을 가지고 있는데, 여기에서 Hamming Distance를 사용하여 생체 특성으로부터 사람을 인증하려고합니다. 임계 값이 3.5로 설정되었습니다. 내 데이터는 다음과 같으며 1 번 시험 만 참 긍정입니다. Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  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 

특정 이진 결과를 예측하는 5 가지 방법의 효과를 평가하고 있습니다 ( '성공'및 '실패'라고 함). 데이터는 다음과 같습니다. Method Sample_Size Success Percent_Success 1 28 4 0.14 2 19 4 0.21 3 24 7 0.29 4 21 13 0.61 5 22 9 0.40 이 5 가지 방법 중 테스트를 수행하여 방법의 상대적 …

9 r  multiple-comparisons  permutation-test 

5 가지 요소 (하나는 다른 하나에 중첩)와 숫자 반응으로 요인 설계를 분석해야합니다. 비모수 분산 분석을 수행하고 싶지만 물론 Kruskall Wallis 또는 Friedman 테스트를 사용할 수는 없습니다. R에 도움이 될 수있는 명령이나 코드가 있습니까? 감사합니다! 스테파니 아

9 r  anova  nonparametric 

잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적 의미가 있기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. 나는 이와 같은 것을 언급하고있다 : 솔루션을 보여주기 위해 제안 된 데이터 세트 : data(mtcars) plot(hclust(dist(mtcars)))

9 r  data-visualization  dendrogram 

인사말, 현재 R에서 다음을 수행하고 있습니다. require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) summary.csv의 조각 : date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 2007-08-09,18,model.xml,106,16,26,7,4966,1136,47,761 2007-08-10,19,model.xml,106,16,26,7,4968,1150,4,202 …

9 r  time-series  data-visualization  entropy 

배경 : 이스라엘 (일반적으로 중동)은 시위로 가득 차있다. 나는 사진을 받았을 때 그 사진에 얼마나 많은 사람들이 있는지 (종종 큰 무리의 사진) 궁금합니다. 어떤 모델링이이 문제에 대한 해결책을 제공 할 수 있습니까? (물론 오픈 소스 패키지로도 가능하다. R은?)

8 r  image-processing  pattern-recognition