Preguntas etiquetadas con r

Estoy tratando de ajustar un modelo de ley de potencia simple a un conjunto de datos que es el siguiente: mydf: rev weeks 17906.4 1 5303.72 2 2700.58 3 1696.77 4 947.53 5 362.03 6 El objetivo es pasar la línea eléctrica y usarla para predecir revvlaues para las próximas …

12 r  predictive-models  nonlinear-regression  power-law  nls 

En esta pregunta, ¿existe algún método para construir árboles de decisión que tenga en cuenta los predictores estructurados / jerárquicos / multinivel? - mencionan un método de datos de panel para árboles. ¿Existen métodos de datos de panel específicos para admitir máquinas de vectores y redes neuronales? Si es así, …

12 r  machine-learning  svm  panel-data  cart 

Estoy examinando una parte de mi conjunto de datos que contiene 46840 valores dobles que van del 1 al 1690 agrupados en dos grupos. Para analizar las diferencias entre estos grupos, comencé examinando la distribución de los valores para elegir la prueba correcta. Siguiendo una guía sobre las pruebas de …

12 r  normal-distribution  normality-assumption  large-data 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Utilizo el paquete caret para entrenar un objeto randomForest con 10x10CV. library(caret) tc <- trainControl("repeatedcv", number=10, repeats=10, classProbs=TRUE, savePred=T) RFFit <- train(Defect ~., data=trainingSet, method="rf", trControl=tc, preProc=c("center", "scale")) Después de eso, pruebo el randomForest en un testSet (nuevos datos) RF.testSet$Prediction <- predict(RFFit, newdata=testSet) La matriz de confusión me muestra que …

12 r  random-forest  prediction  caret 

¿Wikipedia está mal ... o no lo entiendo? Wikipedia: Los cuadrados blanco y negro ("patrón de ajedrez") están perfectamente dispersos, por lo que el de Moran sería −1. Si los cuadrados blancos se apilaran en la mitad del tablero y los cuadrados negros en la otra, el de Moran estaría …

12 r  autocorrelation  spatial  pattern-recognition 

El paquete MARSS en R ofrece una función para el análisis de factor dinámico. En este paquete, el modelo de factor dinámico se escribe como una forma especial de modelo de espacio de estado y asumen que las tendencias comunes siguen el proceso AR (1). Como no estoy muy familiarizado …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

Me gustaría entender qué está haciendo el siguiente código. La persona que escribió el código ya no funciona aquí y está casi completamente indocumentado. Me pidieron que lo investigara alguien que piensa " es un modelo de regresión logística bayesiano " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

Estaba usando las kmeansinstrucciones de R para realizar el algoritmo k-means en el conjunto de datos de iris de Anderson. Tengo una pregunta sobre algunos parámetros que obtuve. Los resultados son: Cluster means: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 1 5.006000 3.428000 1.462000 0.246000 En este caso, ¿qué significa "Cluster significa"? ¿Es …

12 r  machine-learning  clustering  interpretation  k-means 

Estoy tratando de hacer una regresión logit ordenada. Estoy ejecutando el modelo así (solo un pequeño modelo tonto que estima el número de empresas en un mercado a partir de medidas de ingresos y población). Mi pregunta es sobre predicciones. nfirm.opr<-polr(y~pop0+inc0, Hess = TRUE) pr_out<-predict(nfirm.opr) Cuando ejecuto predicción (que estoy …

12 r  econometrics  logit  ordered-logit 

Estoy tratando de analizar datos de medidas repetidas y estoy luchando para que funcione R. Mis datos son esencialmente los siguientes, tengo dos grupos de tratamiento. Todos los sujetos de cada grupo se evalúan todos los días y se les asigna una puntuación (el porcentaje correcto en una prueba). Los …

12 r  mixed-model  repeated-measures  lme4-nlme 

Me han hecho la siguiente pregunta como parte de la tarea: Diseñe e implemente un estudio de simulación para examinar el rendimiento del bootstrap para obtener intervalos de confianza del 95% en la media de una muestra univariada de datos. Su implementación puede ser en R o SAS. Los aspectos …

12 r  self-study  bootstrap  monte-carlo 

En R, si configuro.seed () y luego uso la función de muestra para aleatorizar una lista, ¿puedo garantizar que no generaré la misma permutación? es decir... set.seed(25) limit <- 3 myindex <- seq(0,limit) for (x in seq(1,factorial(limit))) { permutations <- sample(myindex) print(permutations) } Esto produce [1] 1 2 0 3 …

12 r  sampling  combinatorics  resampling 

Actualmente trabaja en Octave, pero debido a la pobre documentación, el progreso es muy lento. ¿Qué lenguaje es fácil de aprender y usar y está bien documentado para resolver problemas de aprendizaje automático? Estoy buscando crear un prototipo en un pequeño conjunto de datos (miles de ejemplos), por lo que …

12 r  machine-learning  matlab  software  python 

Estoy tratando de configurar un modelo de Poisson inflado a cero en R y JAGS. Soy nuevo en JAGS y necesito alguna orientación sobre cómo hacerlo. He estado intentando con lo siguiente donde y [i] es la variable observada model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation