Preguntas etiquetadas con r

Me gustaría usar un modelo de regresión logística binaria en el contexto de la transmisión de datos (series temporales multidimensionales) para predecir el valor de la variable dependiente de los datos (es decir, la fila) que acaba de llegar, dadas las observaciones pasadas. Hasta donde sé, la regresión logística se …

21 r  time-series  logistic 

Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 8 años . Tengo 2 variables, ambas de la clase "numérica": > head(y) [1] 0.4651804 0.6185849 0.3766175 0.5489810 0.3695258 0.4002567 > head(x) [1] 59.32820 68.46436 80.76974 132.90824 216.75995 153.25551 Los tracé, y ahora me …

21 r 

Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. ¿Alguien podría ofrecer algunos consejos sobre cómo usar el weightsargumento en la lmfunción de R ? Digamos, por ejemplo, que estaba tratando …

21 r  regression 

Me preguntaba si sería posible generar variables binomiales aleatorias correlacionadas siguiendo un enfoque de transformación lineal. A continuación, probé algo simple en R y produce cierta correlación. Pero me preguntaba si hay una forma de principios para hacer esto. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

¿Cómo funciona el método de inversión? Digamos que tengo una muestra aleatoria con densidad sobre y, por lo tanto, con cdf en . Luego, por el método de inversión obtengo la distribución de como . X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1FX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}(0,1)(0,1)(0,1)XXXF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta Entonces, ¿ tiene la distribución de ? ¿Es así como …

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

Estoy tratando de ajustar modelos lineales generalizados a algunos conjuntos de datos de conteo que pueden o no estar dispersos. Las dos distribuciones canónicas que se aplican aquí son Poisson y Binomial Negativo (Negbin), con EV y varianza.μμ\mu Vun rPAGS= μVarP=μVar_P = \mu Vun rnortesi= μ + μ2θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

Cuando trazo un histograma de mis datos, tiene dos picos: ¿Eso significa una posible distribución multimodal? Ejecuté dip.testen R ( library(diptest)), y la salida es: D = 0.0275, p-value = 0.7913 ¿Puedo concluir que mis datos tienen una distribución multimodal? DATOS 10346 13698 13894 19854 28066 26620 27066 16658 9221 …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 6 años . Tengo el siguiente resultado de ejecutar la función glm. ¿Cómo puedo interpretar los siguientes valores: Desviación nula Desviación residual AIC ¿Tienen algo que ver con la bondad del ajuste? ¿Puedo calcular …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Es poco probable que esta pregunta ayude a futuros visitantes; solo es relevante para un área geográfica pequeña, un momento específico en el tiempo o una situación extraordinariamente estrecha que generalmente no es aplicable a la audiencia mundial de Internet. Para obtener ayuda para que esta pregunta sea más aplicable, …

21 r  gbm 

Tengo algunos datos básicos sobre la reducción de emisiones y el costo por automóvil: q24 &lt;- read.table(text = "reductions cost.per.car 50 45 55 55 60 62 65 70 70 80 75 90 80 100 85 200 90 375 95 600 ",header = TRUE, sep = "") Sé que esta es …

21 r  self-study  exponential  starting-values 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Con el siguiente conjunto de datos, quería ver si la respuesta (efecto) cambia con respecto a los sitios, la temporada, la duración y sus interacciones. Algunos foros en línea sobre estadísticas me sugirieron que siguiera con los Modelos lineales de efectos mixtos, pero el problema es que, dado que las …

21 r  mixed-model  lme4-nlme 

Por ejemplo, en R, la MASS::mvrnorm()función es útil para generar datos para demostrar varias cosas en las estadísticas. Toma un Sigmaargumento obligatorio que es una matriz simétrica que especifica la matriz de covarianza de las variables. ¿Cómo crearía un n × n simétricon×nn×nn\times n matrix with arbitrary entries?

21 r  random-generation  covariance-matrix 

Estoy tratando de escribir un programa en R que simule números pseudoaleatorios de una distribución con la función de distribución acumulativa: F(x)=1−exp(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)=1−exp⁡(−ax−bp+1xp+1),x≥0F(x)= 1-\exp \left(-ax-\frac{b}{p+1}x^{p+1}\right), \quad x \geq 0 donde a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b&gt;0,p∈(0,1)a,b>0, p \in (0,1) Intenté el muestreo de transformación inversa pero el inverso no parece ser analíticamente solucionable. Me alegraría si …

20 r  random-generation 

Estoy ejecutando un pequeño experimento con la regresión LASSO en R para probar si es capaz de encontrar un par de predictores perfecto. El par se define así: f1 + f2 = resultado El resultado aquí es un vector predeterminado llamado 'edad'. F1 y f2 se crean tomando la mitad …

20 r  regression  feature-selection  lasso  high-dimensional