Preguntas etiquetadas con r

La situación Tengo un conjunto de datos con una dependiente una variable independiente . Quiero ajustar una regresión lineal continua por partes con puntos de interrupción conocidos / fijos que ocurren en . Los breakpoins se conocen sin incertidumbre, por lo que no quiero estimarlos. Luego ajusto una regresión (OLS) …

9 r  regression  standard-error  piecewise-linear 

EDITAR: desde que hice esta publicación, he seguido con una publicación adicional aquí . Resumen del texto a continuación: estoy trabajando en un modelo y he intentado la regresión lineal, las transformaciones de Box Cox y GAM, pero no he progresado mucho Utilizando R, actualmente estoy trabajando en un modelo …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

En R, si llamo a la lm()función de la siguiente manera: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Esto me da un modelo lineal de la variable de respuesta con var1, var2y la interacción entre ellos. Sin embargo, ¿cómo exactamente interpretamos numéricamente el término de …

9 r  regression 

Así que estoy trabajando con modelos de regresión logística en R. Aunque todavía soy nuevo en estadística, siento que ya tengo un poco de comprensión para los modelos de regresión, pero todavía hay algo que me molesta: Mirando la imagen vinculada, verá el resumen R imprime para un modelo de …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

A medida que avanzo en el pronóstico con los modelos ARIMA, estoy tratando de entender cómo puedo mejorar un pronóstico basado en el ajuste ARIMA con la estacionalidad y la deriva. Mis datos son las siguientes series temporales (más de 3 años, con una clara tendencia al alza y una …

9 r  time-series  forecasting  arima  seasonality 

Tengo un modelo de regresión que se ve así:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y = \beta_0+\beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 +\beta_{12}X_1X_2+\beta_{13}X_1X_3+\beta_{123}X_1X_2X_3 ... o en notación R: y ~ x1 + x2 + x3 + x1:x2 + x1:x3 + x1:x2:x3 Digamos que y son variables categóricas y es numérico. La complicación es que tiene tres niveles …

9 r  contrasts 

¿Alguien sabe un buen método para determinar si la agrupación utilizando kmeans es incluso apropiada? Es decir, ¿qué pasa si su muestra es realmente homogénea? Sé que algo así como un modelo de mezcla (a través de mclust en R) proporcionará estadísticas de ajuste para el caso de clúster 1: …

9 r  clustering  k-means 

Estaba tratando de crear algunos datos de prueba para la regresión logística y encontré esta publicación ¿Cómo simular datos artificiales para la regresión logística? Es una buena respuesta, pero solo crea variables continuas. ¿Qué pasa con una variable categórica x3 con 5 niveles (ABCDE) asociada con y para el mismo …

9 r  logistic  simulation 

Quiero saber si hay alguna forma posible de calcular el coeficiente de Jaccard usando la multiplicación de matrices. Usé este código jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard <- as.data.frame(m) for(i in 1:ncol(x)) { for(j in i:ncol(x)) { jaccard[i,j]= length(which(x[,i] & x[,j])) / length(which(x[,i] …

9 r  matrix  binary-data  association-measure  similarities 

Recientemente estaba depurando un script R y encontré algo muy extraño, el autor definió su propia función de valor p pval <- function(x, y){ if (x+y<20) { # x + y is small, requires R.basic p1<- nChooseK(x+y,x) * 2^-(x+y+1); p2<- nChooseK(x+y,y) * 2^-(x+y+1); pvalue = max(p1, p2) } else { …

9 r  hypothesis-testing  p-value 

Dados los tiempos de supervivencia censurados por intervalos, ¿cómo realizo un modelo Cox PH censurado por intervalos R? Una búsqueda rseek muestra el paquete intcox, que ya no existe en el Rrepositorio. Estoy casi seguro de que la coxphfunción en el survivalpaquete no puede manejar datos de supervivencia censurados por …

9 r  survival  cox-model  interval-censoring 

Soy principiante en R, ¿Podría explicar cómo utilizar ses en el paquete de previsión de R pronóstico ? Me gustaría elegir el número de períodos iniciales y la constante de suavizado. d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) Tengo 70 períodos, me gustaría usar 40 períodos para inicial y 30 para fuera de muestra. …

9 r  time-series  forecasting 

Estoy tratando de ajustar un modelo lineal en algunos datos con solo un predictor (digamos (x, y)). Los datos son tales que para valores pequeños de x, los valores de y se ajustan perfectamente a una línea recta, sin embargo, a medida que aumentan los valores de x, los valores …

9 r  regression  variance  data-transformation 

Tengo el siguiente conjunto de datos: https://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv y me gustaría trazar los cambios diarios en 'Abrir' por 'Fecha', así que hice lo siguiente: oracle <- read.csv(file="http://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv", header=TRUE) plot(oracle$Date, oracle$Open, type="l") y me sale lo siguiente: Obviamente, esta no es la mejor trama, así que me pregunto cuál es el método …

9 r  data-visualization 

Bien, entonces estoy tratando de entender la regresión lineal. Tengo un conjunto de datos y todo parece estar bien, pero estoy confundido. Este es mi modelo-resumen lineal: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- Signif. codes: 0 …

9 r  regression