Preguntas etiquetadas con r

Mi pregunta está inspirada en el generador de números aleatorios exponencial incorporado de R , la función rexp(). Al intentar generar números aleatorios distribuidos exponencialmente, muchos libros de texto recomiendan el método de transformación inversa como se describe en esta página de Wikipedia . Soy consciente de que hay otros …

11 r  simulation  random-generation  exponential  inverse-cdf 

Estoy llevando a cabo una investigación para observar las diferencias en la densidad de peces y la riqueza de especies de peces cuando utilizo dos métodos diferentes de censo visual subacuático. Mis datos originalmente eran datos de conteo, pero luego esto normalmente se cambia a la densidad de peces, pero …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

Tengo datos de demanda de media hora, que es una serie de tiempo de múltiples estaciones. He utilizado tbatsen el forecastpaquete en R, y dieron resultados como este: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) ¿Significa que la serie no es necesariamente para usar la transformación Box-Cox, y el término de …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

Estoy tratando de entender y saber qué informar de mi análisis de algunos datos usando el promedio de modelos en R. Estoy usando el siguiente script para analizar el efecto del método de medición sobre una variable dada: Aquí está el conjunto de datos: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Modelo a montar: LM.1 <- …

11 r  model-averaging 

Identifiqué varios lugares en los libros de texto donde el GLM se describe con 5 distribuciones (a saber, gamma, gaussiano, binomial, gaussiano inverso y Poisson). Esto también se ejemplifica en la función familiar en R. Ocasionalmente me encuentro con referencias al GLM donde se incluyen distribuciones adicionales ( ejemplo ). …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

Me gustaría simular un proceso de excursión browniana (un movimiento browniano que está condicionado siempre será positivo cuando 0<t<10<t<10 \lt t \lt 1 a 000 en t=1t=1t=1 ). Dado que un proceso de excursión browniana es un puente browniano que está condicionado a ser siempre positivo, esperaba simular el movimiento …

11 r  gaussian-process  brownian 

Estoy revisando la sección LAB §6.6 sobre Regresión de cresta / lazo en el libro 'Una introducción al aprendizaje estadístico con aplicaciones en R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Más específicamente, estoy tratando de aplicar el Ridgemodelo scikit-learn al conjunto de datos 'Hitters' del paquete R 'ISLR'. He creado …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

Esto es similar a Bootstrap: la estimación está fuera del intervalo de confianza Tengo algunos datos que representan recuentos de genotipos en una población. Quiero estimar la diversidad genética usando el índice de Shannon y también generar un intervalo de confianza usando bootstrapping. Sin embargo, he notado que la estimación …

11 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

Estoy buscando un método de agrupamiento óptimo (discretización) de una variable continua con respecto a una variable binaria de respuesta (objetivo) dada y con un número máximo de intervalos como parámetro. ejemplo: tengo un conjunto de observaciones de personas con variables de "altura" (numeral continuo) y "has_back_pains" (binario). Quiero discretizar …

11 r  dataset  optimization  discrete-data  binning 

Estoy tratando de especificar una fórmula para un modelo lineal de efectos mixtos (con lme4) para mi diseño experimental, pero no estoy seguro de que lo esté haciendo bien. El diseño: básicamente estoy midiendo un parámetro de respuesta en plantas. Tengo 4 niveles de tratamiento y 2 niveles de riego. …

11 r  experiment-design  mixed-model 

He construido un modelo glm en R y lo he probado usando un grupo de prueba y entrenamiento, así que estoy seguro de que funciona bien. Los resultados de R son: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06 3.059 0.00222 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared 

Estoy intentando el análisis factorial confirmatorio (CFA) usando lavaan. Me está costando interpretar el resultado producido por lavaan. Tengo un modelo simple: 4 factores, cada uno respaldado por elementos de los datos recopilados de la encuesta. Los factores están en línea con lo que miden los ítems, en la medida …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan 

Cuando se modelan proporciones continuas (p. Ej., Cobertura vegetal proporcional en los cuadrantes de la encuesta, o proporción de tiempo dedicado a una actividad), la regresión logística se considera inapropiada (p. Ej., Warton y Hui (2011). El arcoseno es estúpido: el análisis de proporciones en ecología ). Más bien, la …

11 r  regression  logistic 

Quiero hacer lo siguiente: 1) Regresión OLS (sin término de penalización) para obtener coeficientes beta ; representa las variables utilizadas para la regresión. Hago esto porb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Regresión de lazo con un término de penalización, los criterios de selección serán los …

11 r  regression  glmnet  lars 

Estoy ejecutando un glmm con una variable de respuesta binomial y un predictor categórico. El efecto aleatorio viene dado por el diseño anidado utilizado para la recopilación de datos. Los datos se ven así: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation