Preguntas etiquetadas con r

Tenía una pregunta sobre la interpretación de las gráficas generadas por plot (lm) en R. Me preguntaba si ustedes podrían decirme cómo interpretar las gráficas de ubicación de escala y apalancamiento residual. Cualquier comentario será bienvenido. Asumir conocimientos básicos de estadística, regresión y econometría.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Así es como he entendido los efectos aleatorios anidados versus cruzados: Los efectos aleatorios anidados ocurren cuando un factor de nivel inferior aparece solo dentro de un nivel particular de un factor de nivel superior. Por ejemplo, alumnos dentro de las clases en un punto fijo en el tiempo. En …

88 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

Si estamos ajustando un glmer, podemos recibir una advertencia que nos dice que el modelo está teniendo dificultades para converger ... por ejemplo >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) Otra forma de verificar la convergencia …

88 r  mixed-model  lme4-nlme 

Ajustar una regresión logística usando lme4 termina con Error in mer_finalize(ans) : Downdated X'X is not positive definite. Una causa probable de este error es aparentemente la deficiencia de rango. ¿Qué es la deficiencia de rango y cómo debo abordarla?

87 r  logistic  lme4-nlme 

Tengo adaptarse a unos modelos de efectos mixtos (en particular los modelos longitudinales) utilizando lme4en R, pero me gustaría realmente dominar los modelos y el código que va con ellos. Sin embargo, antes de sumergirme con los dos pies (y comprar algunos libros), quiero estar seguro de que estoy aprendiendo …

85 r  mixed-model  lme4-nlme 

Estoy interesado en aprender R a bajo precio. ¿Cuál es el mejor recurso / libro / tutorial gratuito para aprender R?

78 r  references 

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Estoy usando el algoritmo de bosque aleatorio como un clasificador robusto de dos grupos en un estudio de microarrays con miles de características. ¿Cuál es la mejor manera de presentar el bosque aleatorio para que haya suficiente información para que sea reproducible en un documento? ¿Existe un método de trazado …

75 r  machine-learning  classification  random-forest  microarray 

Estoy tratando de entender la diferencia entre los diferentes métodos de remuestreo (simulación Monte Carlo, bootstrapping paramétrico, bootstrapping no paramétrico, jackknifing, validación cruzada, pruebas de aleatorización y pruebas de permutación) y su implementación en mi propio contexto usando R. Digamos que tengo la siguiente situación: quiero realizar ANOVA con una …

75 r  bootstrap  resampling  jackknife  permutation-test 

¿Existe alguna GUI para R que facilite que un principiante comience a aprender y programar en ese idioma?

73 r 

¿Cómo puedo eliminar filas duplicadas de este marco de datos de ejemplo? A 1 A 1 A 2 B 4 B 1 B 1 C 2 C 2 Me gustaría eliminar los duplicados basados ​​en ambas columnas: A 1 A 2 B 4 B 1 C 2 El orden no …

71 r 

La pregunta: ¿Hay algún buen ejemplo de investigación reproducible usando R que esté disponible gratuitamente en línea? Ejemplo ideal: Específicamente, los ejemplos ideales proporcionarían: Los datos en bruto (e idealmente metadatos que explican los datos), Todo el código R, incluida la importación de datos, el procesamiento, los análisis y la …

71 r  references  reproducible-research 

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Comparé ?prcompy ?princompencontré algo sobre el análisis de componentes principales (PCA) en modo Q y modo R. Pero honestamente, no lo entiendo. ¿Alguien puede explicar la diferencia y tal vez incluso explicar cuándo aplicar cuál?

70 r  pca 

Tengo 2 variables dependientes (DV), cada una de cuyas puntuaciones puede estar influenciada por el conjunto de 7 variables independientes (IV). Los DV son continuos, mientras que el conjunto de IV consiste en una mezcla de variables codificadas continuas y binarias. (En el siguiente código, las variables continuas se escriben …

68 r  multivariate-analysis  manova  multiple-regression  multivariate-regression