Preguntas etiquetadas con r

Use esta etiqueta para cualquier pregunta * sobre el tema * que (a) involucre a `R` como parte crítica de la pregunta o respuesta esperada, y (b) no es * solo * sobre cómo usar` R`.

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Cálculo de problemas, interpretación de subconjuntos de registros y preguntas generales sobre el procedimiento de selección de modelos
Quiero seleccionar modelos usando regsubsets(). Tengo un marco de datos llamado olympiadaten (datos cargados: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Primero adjunto este marco de datos y luego empiezo a analizar, mi código es: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + Mortality + PopPoverty + …
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Determinación del mayor contribuyente en un grupo
No sé mucho sobre estadísticas, así que tengan paciencia conmigo. Digamos que tengo un conjunto de 1000 trabajadores. Quiero averiguar quién es el trabajador más duro, pero solo puedo medir la cantidad de trabajo que se realiza en grupos de 1 a 100 durante más de una hora de trabajo. …
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¿Cómo usar R gbm con distribution = "adaboost"?
La documentación establece que R gbm with distribution = "adaboost" se puede usar para problemas de clasificación 0-1. Considere el siguiente fragmento de código: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Se puede encontrar en la …
9 r  gbm 
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¿Cómo comparar los eventos observados con los esperados?
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Problemas con un estudio de simulación de la explicación de los experimentos repetidos de un intervalo de confianza del 95%: ¿dónde me estoy equivocando?
Estoy tratando de escribir un script R para simular la interpretación de experimentos repetidos de un intervalo de confianza del 95%. Descubrí que sobreestima la proporción de veces en que el verdadero valor poblacional de una proporción está contenido dentro del IC del 95% de la muestra. No es una …
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¿Cómo puedo estimar los intervalos de confianza del 95% usando la creación de perfiles para los parámetros estimados maximizando una función de log-verosimilitud usando optim en R?
¿Cómo puedo estimar los intervalos de confianza del 95% usando la creación de perfiles para los parámetros estimados maximizando una función de log-verosimilitud usando optim en R? Sé que puedo estimar asintóticamente la matriz de covarianza invirtiendo el hessian , pero me preocupa que mis datos no cumplan con los …
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Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para modelos mixtos
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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