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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¿Cómo puedo acelerar el cálculo de los efectos fijos en un GLMM?
Estoy haciendo un estudio de simulación que requiere estimaciones de arranque obtenidas de un modelo mixto lineal generalizado (en realidad, el producto de dos estimaciones para efectos fijos, una de un GLMM y otra de un LMM). Hacer bien el estudio requeriría alrededor de 1000 simulaciones con 1000 o 1500 …
9 r  mixed-model 

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R: actualizar un gráfico dinámicamente [cerrado]
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 7 meses . Esta es una pregunta de visualización de datos. Tengo una base de datos que contiene algunos …

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¿Cuáles son las diferencias prácticas y de interpretación entre alternativas y regresión logística?
Una pregunta reciente sobre alternativas a la regresión logística en R arrojó una variedad de respuestas que incluyeron randomForest, gbm, rpart, bayesglm y modelos aditivos generalizados. ¿Cuáles son las diferencias prácticas y de interpretación entre estos métodos y la regresión logística? ¿Qué suposiciones hacen (o no hacen) en relación con …

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Calcular curva ROC para datos
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 




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Anova no paramétrico multidireccional
Tengo que analizar un diseño factorial con cinco factores (uno de ellos anidado en otro) y respuestas numéricas. Me gustaría realizar un ANOVA no paramétrico, pero, por supuesto, no puedo usar ni la prueba de Kruskall Wallis ni la prueba de Friedman (he replicado medidas). ¿Hay algún comando o código …

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¿Cómo apilo verticalmente dos gráficos con la misma escala x, pero una escala y diferente en R?
Saludos, Actualmente estoy haciendo lo siguiente en R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) Recorte de summary.csv: date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 …



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¿Cuándo eliminar variables insignificantes?
Estoy trabajando en el modelo de regresión logística. Verifiqué el resumen del modelo que se basa en 5 variables independientes, cuál no es significativa con un valor P de 0,74. Deseo saber si eliminamos directamente la variable o hay alguna otra forma de verificar su importancia ? Un senior mío …


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