Preguntas etiquetadas con r

Supongamos que estamos haciendo un ejemplo de juguete en gradiente decente, minimizando una función cuadrática , usando un tamaño de paso fijo . ( )α = 0.03 A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 ]XTA xxTAxx^TAxα = 0.03α=0,03\alpha=0.03A = [ 10 , 2 ; 2 , 3 …

9 r  machine-learning  optimization  gradient-descent 

Tengo algunas preguntas con respecto a la especificación e interpretación de GLMM. 3 preguntas son definitivamente estadísticas y 2 son más específicamente sobre R. Estoy publicando aquí porque, en última instancia, creo que el problema es la interpretación de los resultados de GLMM. Actualmente estoy tratando de ajustar un GLMM. …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

El libro de Simon Wood sobre GAM y su mgcv de paquete R asociado son muy detallados e informativos cuando se trata de la teoría GAM y el ajuste del modelo a datos reales y simulados. Para los suavizados 1D, realmente no hay mucho de qué preocuparse, excepto para decidir …

9 r  mgcv 

En R, estoy haciendo análisis de datos de supervivencia de pacientes con cáncer. He estado leyendo cosas muy útiles sobre el análisis de supervivencia en CrossValidated y otros lugares y creo que entendí cómo interpretar los resultados de la regresión de Cox. Sin embargo, un resultado todavía me molesta ... …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier 

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

¿Cómo interpreta una curva de supervivencia del modelo de riesgo proporcional de Cox? En este ejemplo de juguete, supongamos que tenemos un modelo de riesgo proporcional de Cox ageen kidneydatos variables y generamos la curva de supervivencia. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Por ejemplo, en el …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Yo estaba tratando de responder a la pregunta Evaluar solidario de Importancia método de muestreo en I . Básicamente, el usuario necesita calcular ∫π0f(x)dx=∫π01cos(x)2+x2dx∫0πf(x)dx=∫0π1cos⁡(x)2+x2dx\int_{0}^{\pi}f(x)dx=\int_{0}^{\pi}\frac{1}{\cos(x)^2+x^2}dx usando la distribución exponencial como la distribución de importancia q(x)=λ exp−λxq(x)=λ exp−λxq(x)=\lambda\ \exp^{-\lambda x} y encuentre el valor de que da la mejor aproximación a la …

9 r  simulation  exponential  importance-sampling 

Estoy tratando de hacer SVD a mano: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Pero la última línea no regresa m. ¿Por qué? Parece que tiene algo que ver con los signos de estos vectores propios ... ¿O entendí mal el procedimiento?

9 r  svd  eigenvalues 

Para algún propósito, necesito generar números aleatorios (datos) de la distribución "uniforme inclinado". La "pendiente" de esta distribución puede variar en un intervalo razonable, y luego mi distribución debería cambiar de uniforme a triangular en función de la pendiente. Aquí está mi derivación: Hagámoslo simple y generemos datos de a …

9 r  distributions  python  random-generation  uniform 

Estoy confundido por lo siguiente, y no he podido encontrar la respuesta en otro lado. Estoy tratando de aprender R mientras hago algunas estadísticas, y, como ejercicio, trato de verificar los resultados de las funciones R incorporadas al hacerlas 'a mano', por así decirlo, en R. Sin embargo, , para …

9 r  kruskal-wallis  ties 

Estoy tratando de simular un conjunto de datos que coincida con los datos empíricos que tengo, pero no estoy seguro de cómo estimar los errores en los datos originales. Los datos empíricos incluyen la heterocedasticidad, pero no estoy interesado en transformarlos, sino en utilizar un modelo lineal con un término …

9 r  simulation  heteroscedasticity  gamlss  dglm 

Estoy ajustando un modelo de efectos mixtos con un término de spline en una aplicación donde se sabe que la tendencia a lo largo del tiempo es curvi-lineal. Sin embargo, lo que me gustaría evaluar es si la tendencia curvilínea se produce debido a la desviación individual de la linealidad, …

9 r  splines  lme4-nlme 

Estoy tratando de crear un modelo reducido para predecir muchas variables dependientes (DV) (~ 450) que están altamente correlacionadas. Mis variables independientes (IV) también son numerosas (~ 2000) y altamente correlacionadas. Si utilizo el lazo para seleccionar un modelo reducido para cada salida individualmente, no tengo la garantía de obtener …

9 r  lasso  multivariate-regression 

Soy nuevo en soportar máquinas de vectores. Explicación breve La svmfunción del e1071paquete en R ofrece varias opciones: Clasificación C clasificación nu una clasificación (para detección de novedad) regresión eps regresión nu ¿Cuáles son las diferencias intuitivas entre los cinco tipos? ¿Cuál debería aplicarse en qué situación?

9 r  classification  svm  e1071 

Digamos que tengo datos que tienen cierta incertidumbre. Por ejemplo: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 La naturaleza de la incertidumbre podría ser repetir mediciones o experimentos, o medir la incertidumbre del instrumento, por ejemplo. Me gustaría ajustar una curva con R, algo que …

9 r  least-squares  error-propagation