Preguntas etiquetadas con r

Use esta etiqueta para cualquier pregunta * sobre el tema * que (a) involucre a `R` como parte crítica de la pregunta o respuesta esperada, y (b) no es * solo * sobre cómo usar` R`.

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Ponerse serio sobre las series temporales con R
Si lo recuerda, cuando comenzó por primera vez con el análisis de series de tiempo. ¿Qué herramientas, paquetes R y recursos de Internet le gustaría saber? Lo que intento preguntar es, ¿dónde debería uno comenzar? Específicamente, ¿hay recursos para R que realmente lo reduzcan para alguien que es "nuevo" en …
28 r  time-series 
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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo
Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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¿Qué paquetes de R te parecen más útiles en tu trabajo diario?
Subproceso duplicado: acabo de instalar la última versión de R. ¿Qué paquetes debo obtener? ¿Cuáles son los paquetes R que no podrías imaginar en tu trabajo diario con datos? Enumere las herramientas generales y específicas. ACTUALIZACIÓN: En cuanto a 24.10.10 ggplot2parece ser el ganador con 7 votos. Otros paquetes mencionados …
28 r 
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¿Cómo lidiar con la multicolinealidad al realizar la selección de variables?
Tengo un conjunto de datos con 9 variables independientes continuas. Estoy tratando de seleccionar entre estas variables para ajustar un modelo a una sola variable de porcentaje (dependiente) Score. Desafortunadamente, sé que habrá una colinealidad seria entre varias de las variables. Intenté usar la stepAIC()función en R para la selección …
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¿Pueden los grados de libertad ser un número no entero?
Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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¿Qué tiene de malo t-SNE vs PCA para la reducción dimensional con R?
Tengo una matriz de 336x256 números de coma flotante (336 genomas bacterianos (columnas) x 256 frecuencias de tetranucleótidos normalizadas (filas), por ejemplo, cada columna suma 1). Obtengo buenos resultados cuando ejecuto mi análisis utilizando el análisis de componentes principales. Primero calculo los grupos de kmeans en los datos, luego ejecuto …
27 r  pca  tsne 
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En un modelo multinivel, ¿cuáles son las implicaciones prácticas de estimar los parámetros de correlación de efectos aleatorios versus no estimar?
En un modelo multinivel, ¿cuáles son las implicaciones prácticas y relacionadas con la interpretación de estimar los parámetros de correlación de efectos aleatorios versus no estimar? La razón práctica para preguntar esto es que en el marco de Imer en R, no hay un método implementado para estimar los valores …
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¿Ejemplos de informes para el análisis de modelos mixtos usando lmer en biología, psicología y medicina?
Como el consenso general parece ser el uso de modelos mixtos a través lmer()de R en lugar de ANOVA clásico (por las razones frecuentemente citadas, como diseños desequilibrados, efectos aleatorios cruzados, etc.), me gustaría probarlo con mis datos. Sin embargo, me preocupa poder "vender" este enfoque a mi supervisor (que …
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