Preguntas etiquetadas con r

Acabo de ejecutar un GLM binomial negativo y esta es la salida: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

Estoy usando un script Es para registros centrales. Tengo un marco de datos que muestra las diferentes composiciones elementales en las columnas en una profundidad determinada (en la primera columna). Quiero realizar un PCA con él y estoy confundido sobre el método de estandarización que tengo que elegir. ¿Alguno de …

13 r  pca  normalization  compositional-data 

Douglas Bates afirma que los siguientes modelos son equivalentes "si la matriz de varianza-covarianza para los efectos aleatorios con valores vectoriales tiene una forma especial, llamada simetría compuesta" ( diapositiva 91 en esta presentación ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor …

13 r  anova  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Poco fondo Estoy trabajando en la interpretación del análisis de regresión, pero estoy realmente confundido sobre el significado de r, r cuadrado y desviación estándar residual. Sé las definiciones: Caracterizaciones r mide la fuerza y ​​la dirección de una relación lineal entre dos variables en un diagrama de dispersión R-cuadrado …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r 

Hasta donde sé, la diferencia entre el modelo logístico y el modelo de respuesta fraccional (frm) es que la variable dependiente (Y) en la que frm es [0,1], pero la logística es {0, 1}. Además, frm usa el estimador de cuasi-verosimilitud para determinar sus parámetros. Normalmente, podemos utilizar glmpara obtener …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

Mi pregunta se refiere a una técnica de cálculo explotada en geoR:::.negloglik.GRFo geoR:::solve.geoR. En una configuración de modelo mixto lineal: donde y son los efectos fijos y aleatorios, respectivamente. Además,Y= Xβ+ Zb + eY=Xβ+Zsi+mi Y=X\beta+Zb+e ββ\betasisibΣ = cov ( Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Al estimar los efectos, es necesario calcular ( X′Σ- 1X)- …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky 

Estoy trabajando en un pequeño proyecto en el que intentamos predecir los precios de los productos básicos (petróleo, aluminio, estaño, etc.) para los próximos 6 meses. Tengo 12 variables para predecir y tengo datos de abril de 2008 a mayo de 2013. ¿Cómo debo ir sobre predicción? He hecho lo …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

Me gustaría hacer una prueba W de Shapiro Wilk y una prueba de Kolmogorov-Smirnov en los residuos de un modelo lineal para verificar la normalidad. Me preguntaba qué residuos deberían usarse para esto: los residuos en bruto, los residuos de Pearson, los residuos estudiados o los residuos estandarizados. Para una …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

Aprendí en las estadísticas elementales que, con un modelo lineal general, para que las inferencias sean válidas, las observaciones deben ser independientes. Cuando se produce la agrupación, la independencia ya no puede conducir a una inferencia no válida a menos que esto se tenga en cuenta. Una forma de dar …

13 r  mixed-model  inference  independence 

Obtuve un modelo de regresión logística (vía train) para una respuesta binaria, y obtuve la matriz de confusión logística a través de confusionMatrixin caret. Me da la matriz de confusión del modelo logístico, aunque no estoy seguro de qué umbral se está utilizando para obtenerlo. ¿Cómo obtengo la matriz de …

13 r  classification  roc  caret  confusion-matrix 

Tengo datos sobre cuántos usuarios publican cuántas preguntas. Por ejemplo, [UserCount, QuestionCount] [2, 100] [9, 10] [3, 80] ... ... Esto significa que 2 usuarios publicaron 100 preguntas cada uno, 9 usuarios publicaron 10 preguntas y así sucesivamente. Entonces, ¿cómo puedo determinar si la UserCount, QuestionCountdistribución sigue una ley de …

13 r  hypothesis-testing  goodness-of-fit  power-law 

En general, me pregunto si es mejor no usar polinomios ortogonales al ajustar una regresión con variables de orden superior. En particular, me pregunto con el uso de R: Si poly()con raw = FALSEproduce los mismos valores ajustados como poly()con raw = TRUE, y polycon raw = FALSEresuelve algunos de …

13 r  regression  polynomial 

Antecedentes Estoy tratando de entender el primer ejemplo en un curso sobre modelos de adaptación (por lo que esto puede parecer ridículamente simple). He hecho los cálculos a mano y coinciden con el ejemplo, pero cuando los repito en R, los coeficientes del modelo están desactivados. Pensé que la diferencia …

13 r  regression  self-study  lm 

Tengo un conjunto de datos con la suposición de que los vecinos más cercanos son los mejores predictores. Solo un ejemplo perfecto de gradiente bidireccional visualizado Supongamos que tenemos un caso en el que faltan pocos valores, podemos predecir fácilmente según los vecinos y la tendencia. Matriz de datos correspondiente …

13 r  prediction  outliers  data-imputation  multiple-imputation 

Entiendo el concepto de escalar la matriz de datos para usar en un modelo de regresión lineal. Por ejemplo, en R podrías usar: scaled.data <- scale(data, scale=TRUE) Mi única pregunta es, para nuevas observaciones para las que quiero predecir los valores de salida, ¿cómo se escalan correctamente? ¿Sería scaled.new <- …

13 r  regression  prediction  scales