Preguntas etiquetadas con r

Realmente no entiendo la heterocedasticidad. Me gustaría saber si mi modelo es apropiado o no de acuerdo con este argumento.

17 r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence 

¡Estoy realmente sorprendido por el hecho de que Poisson GLM acepta números no enteros! Mira: Datos (contenido de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R script: t <- read.table("data.txt") names(t) <- …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

¿Cómo ajusto los parámetros de una distribución t, es decir, los parámetros correspondientes a la 'media' y 'desviación estándar' de una distribución normal? Supongo que se llaman 'media' y 'escala / grados de libertad' para una distribución t? El siguiente código a menudo produce errores de "error de optimización". library(MASS) …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Pregunta simple: ¿Cómo especificar una distribución lognormal en el argumento de la familia GLM en R? No pude encontrar cómo se puede lograr esto. ¿Por qué lognormal (o exponencial) no es una opción en el argumento familiar? En algún lugar de los R-Archives leí que uno simplemente tiene que usar …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

nota: sin respuestas correctas después de un mes, he vuelto a publicar en SO Antecedentes Tengo un modelo, , donde Y = f ( X )FFfY= f( X )Y=F(X)Y=f(\textbf{X}) es unamatriz de muestras n × m de m parámetros e Y es la n × 1XX\textbf{X}n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Estaba tratando de calcular el percentil 95 en el siguiente conjunto de datos. Encontré algunas referencias en línea de hacerlo. Enfoque 1: basado en datos de muestra El primero me dice que obtenga el TOP 95 Percentconjunto de datos y luego elija el MINo AVGdel conjunto resultante. Hacerlo para el …

17 r  dataset  quantiles  sql 

Estoy explorando diferentes métodos de clasificación para un proyecto en el que estoy trabajando y estoy interesado en probar Random Forests. Estoy tratando de educarme a medida que avanzo, y agradecería cualquier ayuda brindada por la comunidad de CV. He dividido mis datos en conjuntos de entrenamiento / prueba. De …

17 r  machine-learning  random-forest 

En R, uso la ldafunción de la biblioteca MASSpara hacer la clasificación. Según entiendo LDA, a la entrada XXx se le asignará la etiqueta yyy , que maximiza p ( yEl | x)pag(yEl |X)p(y|x) , ¿verdad? Pero cuando me ajusto al modelo, en el que x = ( L a …

17 r  discriminant-analysis  inference 

No estoy acostumbrado a usar variables en el formato de fecha en R. Solo me pregunto si es posible agregar una variable de fecha como una variable explicativa en un modelo de regresión lineal. Si es posible, ¿cómo podemos interpretar el coeficiente? ¿Es el efecto de un día en la …

17 r  regression  time-series 

Estoy tratando de entender el resultado de la función de prueba de Kolmogorov-Smirnov (dos muestras, dos caras). Aquí hay una prueba simple. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided …

17 r  kolmogorov-smirnov  ties 

Supongamos que tengo una variable como Xcon distribución desconocida. En Mathematica, al usar la SmoothKernelDensityfunción podemos tener una función de densidad estimada. Esta función de densidad estimada se puede usar junto con la PDFfunción para calcular la función de densidad de probabilidad de un valor como Xen la forma de …

17 r  pdf  cdf 

Estoy tratando de usar la pérdida al cuadrado para hacer una clasificación binaria en un conjunto de datos de juguete. Estoy usando mtcarsun conjunto de datos, uso millas por galón y peso para predecir el tipo de transmisión. El gráfico a continuación muestra los dos tipos de datos del tipo …

16 r  machine-learning  logistic  optimization  loss-functions 

Fórmulas modelo en R como y ~ x + a*b + c:d se basan en la llamada notación de Wilkinson : Wilkinson y Rogers 1973, Descripción simbólica de modelos factoriales para análisis de varianza . Este documento no discutió anotaciones para modelos mixtos (que podrían no haber existido en ese …

16 r  mixed-model  lme4-nlme  notation  history 

Trato de reproducirme con optimlos resultados de una regresión lineal simple con glmo incluso nlsfunciones R. Las estimaciones de los parámetros son las mismas, pero la estimación de la varianza residual y los errores estándar de los otros parámetros no son los mismos, particularmente cuando el tamaño de la muestra …

16 r  maximum-likelihood  optimization 

Estoy siguiendo un tutorial aquí: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ para obtener una mejor comprensión de PCA. El tutorial utiliza el conjunto de datos Iris y aplica una transformación de registro antes de PCA: Observe que en el siguiente código aplicamos una transformación logarítmica a las variables continuas según lo sugerido por [1] y …

16 r  pca  data-transformation  logarithm