Domande taggate «r»

Usa questo tag per qualsiasi domanda * sull'argomento * che (a) coinvolga `R` come parte critica della domanda o risposta prevista, e (b) non è * solo * su come usare` R`.

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In R, dato un output di optim con una matrice hessiana, come calcolare gli intervalli di confidenza dei parametri usando la matrice hessiana?
Dato un output da optim con una matrice hessiana, come calcolare gli intervalli di confidenza dei parametri usando la matrice hessian? fit<-optim(..., hessian=T) hessian<-fit$hessian Sono principalmente interessato al contesto della massima verosimiglianza, ma sono curioso di sapere se il metodo può essere esteso oltre.




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Perché le funzioni R 'princomp' e 'prcomp' danno autovalori diversi?
È possibile utilizzare il set di dati del decathlon {FactoMineR} per riprodurre questo. La domanda è perché gli autovalori calcolati differiscono da quelli della matrice di covarianza. Ecco gli autovalori usando princomp: > library(FactoMineR);data(decathlon) > pr <- princomp(decathlon[1:10], cor=F) > pr$sd^2 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6 1.348073e+02 2.293556e+01 9.747263e+00 …
22 r  pca 



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Perché ottengo la varianza zero di un effetto casuale nel mio modello misto, nonostante alcune variazioni nei dati?
Abbiamo eseguito una regressione logistica a effetti misti utilizzando la sintassi seguente; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Oggetto e oggetto sono gli effetti casuali. Stiamo ottenendo un risultato dispari che è il coefficiente …


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Clustering di una matrice binaria
Ho una matrice semi-piccola di caratteristiche binarie di dimensione 250k x 100. Ogni riga è un utente e le colonne sono "tag" binari di alcuni comportamenti dell'utente, ad esempio "like_cats". user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 0 …


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Perché Lars e Glmnet offrono soluzioni diverse per il problema del lazo?
Voglio capire meglio i pacchetti R Larse Glmnet, che sono usati per risolvere il problema Lazo: (per Variabili e campioni, vedi www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf a pagina 3)pNm i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12 NΣi = 1N( yio- β0- xTioβ)2+ λ | | β| |l1]mion(β0β)∈Rp+1[12NΣio=1N(yio-β0-XioTβ)2+λ||β||l1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 + \lambda||\beta …

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Correlazione intraclasse (ICC) per un'interazione?
Supponiamo che io abbia delle misurazioni per ogni soggetto in ciascun sito. Due variabili, soggetto e sito, sono interessanti in termini di calcolo dei valori di correlazione intraclasse (ICC). Tipicamente userei la funzione lmerdal pacchetto R lme4, ed eseguivo lmer(measurement ~ 1 + (1 | subject) + (1 | site), …

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Regressione polinomiale grezza o ortogonale?
Voglio regredire una variabile yyy su x,x2,…,x5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 . Dovrei farlo usando polinomi grezzi o ortogonali? Ho esaminato la domanda sul sito che tratta di questi, ma non capisco davvero quale sia la differenza tra il loro utilizzo. Perché non posso semplicemente fare una regressione "normale" per ottenere i coefficienti βiβi\beta_i …


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