Preguntas etiquetadas con r

¿Qué explica las diferencias en los valores p en los siguientes aovy las lmllamadas? ¿La diferencia solo se debe a los diferentes tipos de cálculos de sumas de cuadrados? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

¿Se puede entrenar un bosque aleatorio para predecir adecuadamente los datos de conteo? ¿Cómo procedería esto? Tengo una amplia gama de valores, por lo que la clasificación realmente no tiene sentido. Si usara la regresión, ¿simplemente truncaría los resultados? Estoy bastante perdido aquí. ¿Algunas ideas?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Acabo de encontrar este gran análisis que es interesante y hermoso visualmente: http://www.nytimes.com/interactive/2012/11/02/us/politics/paths-to-the-white-house.html Tengo curiosidad por saber cómo se puede construir un "árbol de ruta" con R. ¿Qué datos y algoritmos se necesitan para construir un árbol de ruta? Gracias.

12 r  data-visualization  politics 

Usé stl () en R para descomponer los datos de conteo en componentes de tendencia, estacionales e irregulares. Los valores de tendencia resultantes ya no son enteros. Tengo las siguientes preguntas: ¿Es stl () una forma adecuada de desestacionalizar los datos de conteo? Dado que la tendencia resultante ya no …

12 r  time-series  poisson-distribution 

Según tengo entendido, el bosque aleatorio elige aleatoriamente variables variables para construir cada árbol de decisión. Entonces, si mtry = ncol / 3, cada variable se usará en promedio en 1/3 de los árboles. Y 2/3 de los árboles no los usarán. Pero, ¿y si sé que una sola variable …

12 r  random-forest  parameterization 

No pude descubrir cómo realizar una regresión lineal en R para un diseño de medida repetida. En una pregunta anterior (aún sin respuesta) me sugirieron que no usara lmsino que usara modelos mixtos. Utilicé lmde la siguiente manera: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) (se pueden encontrar más detalles sobre el conjunto …

12 r  regression  mixed-model  repeated-measures 

Estoy tratando de detectar valores anómalos en una serie temporal de datos climáticos con algunas observaciones faltantes. Al buscar en la web encontré muchos enfoques disponibles. De ellos, la descomposición stl parece atractiva, en el sentido de eliminar la tendencia y los componentes estacionales y estudiar el resto. Lectura STL: …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

Estoy tratando de descomponer una matriz de covarianza basada en un conjunto de datos dispersos / breves. Me doy cuenta de que la suma de lambda (varianza explicada), según se calcula con svd, se amplifica con datos cada vez más vacíos. Sin huecos, svdy eigenarrojar los mismos resultados. Esto no …

12 r  svd  eigenvalues 

Estoy usando el paquete randomForest en R y usando los datos del iris, el bosque aleatorio generado es una clasificación, pero cuando uso un conjunto de datos con alrededor de 700 características (las características son cada píxel en una imagen de 28x28 píxeles) y la columna de etiqueta se llama …

12 r  random-forest 

¿Es mejor diferenciar una serie (suponiendo que la necesite) antes de usar un Arima O mejor usar el parámetro d dentro de Arima? Me sorprendió cuán diferentes son los valores ajustados dependiendo de qué ruta se tome con el mismo modelo y datos. ¿O estoy haciendo algo incorrectamente? install.packages("forecast") library(forecast) …

12 r  time-series  arima 

Tengo la siguiente función de probabilidad: Prob=11+e−zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} dónde z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mi modelo se parece Pr(Y=1)=11+exp(−[−3.92+0.014×(bid)])Pr(Y=1)=11+exp⁡(−[−3.92+0.014×(bid)])\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{bid})]\right)} Esto se visualiza a través de una curva de probabilidad que se parece a la de abajo. Estoy …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

Tengo problemas de rendimiento al usar el MCMCglmmpaquete en R para ejecutar un modelo de efectos mixtos. El código se ve así: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) Hay alrededor de 20,000 observaciones en los datos y están agrupadas en alrededor de 200 escuelas. Eliminé todas …

12 r  mixed-model  mcmc  computational-statistics 

Estoy tratando de probar varios enfoques de análisis de datos funcionales. Idealmente, me gustaría probar el panel de enfoques que tengo sobre datos funcionales simulados. Intenté generar FD simulada utilizando un enfoque basado en un ruido gaussiano sumador (código a continuación), pero las curvas resultantes se ven demasiado resistentes en …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

He usado rjags para ejecutar MCMC en un modelo, especificado en el lenguaje JAGS. ¿Hay una buena manera de extraer ese modelo y realizar predicciones con él (usando las distribuciones posteriores de mis parámetros)? Puedo volver a especificar el modelo en R y conectar los modos de mis parámetros posteriores; …

12 r  jags 

Dado un conjunto de datos: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. Me gustaría determinar la distribución de probabilidad más adecuada (gamma, beta, normal, exponencial, poisson, chi-cuadrado, etc.) con una estimación de los parámetros. Ya estoy al tanto de la pregunta en el siguiente enlace, donde se proporciona una solución usando R: /programming/2661402/given-a-set-of-random-numbers-drawn-from-a- …

12 r  matlab  distributions