Statistiche e Big Data r

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Perché LASSO non trova la mia coppia predittiva perfetta ad alta dimensionalità?

Sto eseguendo un piccolo esperimento con la regressione di LASSO in R per testare se è in grado di trovare una coppia predittiva perfetta. La coppia è definita in questo modo: f1 + f2 = risultato Il risultato qui è un vettore predeterminato chiamato 'età'. F1 e f2 vengono creati …

20 r regression feature-selection lasso high-dimensional

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Come utilizzare il metodo delta per errori standard di effetti marginali?

Sono interessato a comprendere meglio il metodo delta per l'approssimazione degli errori standard degli effetti marginali medi di un modello di regressione che include un termine di interazione. Ho esaminato le domande correlate sotto il delta-method ma nessuno ha fornito esattamente quello che sto cercando. Considera i seguenti dati di …

20 r regression standard-error effect-size delta-method

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Test del coefficiente del modello (pendenza di regressione) rispetto a un valore

In R, quando ho un (generalizzato) modello lineare ( lm, glm, gls, glmm, ...), come posso testare il coefficiente (pendenza di regressione) contro un valore diverso da 0? Nel riassunto del modello, i risultati del test t del coefficiente vengono automaticamente riportati, ma solo per il confronto con 0. Voglio …

20 r regression t-test

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Come ottenere il valore dell'errore al quadrato medio in una regressione lineare in R

Consenti a un modello di regressione lineare ottenuto dalla funzione R che vorrei sapere se è possibile ottenere con il comando Errore quadrato medio. Ho avuto l'uscita SEGUENTE di un esempio > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: Min …

20 r regression error

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Esiste un algoritmo simile a un albero decisionale per il clustering senza supervisione?

Ho un set di dati composto da 5 funzioni: A, B, C, D, E. Sono tutti valori numerici. Invece di fare un clustering basato sulla densità, quello che voglio fare è raggruppare i dati in modo simile ad un albero decisionale. L'approccio intendo è qualcosa del genere: L'algoritmo può dividere …

20 r machine-learning clustering cart

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Qual è l'equivalente non parametrico di un ANOVA a due vie che può includere interazioni?

Ciao, sto cercando di trovare l'equivalente non parametrico di un ANOVA a due vie (design 3x4) in grado di includere interazioni. Dalla mia lettura a Zar 1984 "Analisi biostatistica" questo è possibile utilizzando un metodo presentato in Scheirer, Ray e Hare (1976), tuttavia, secondo altri post online, è stato dedotto …

20 r anova nonparametric stata interaction

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Differenza tra test ANOVA e Kruskal-Wallis

Sto imparando R e ho sperimentato l'analisi della varianza. Ho corso entrambi kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) e anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) C'è una differenza pratica tra questi due test? La mia comprensione è che entrambi valutano l'ipotesi nulla che le popolazioni abbiano la stessa media.

20 r anova kruskal-wallis

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Algoritmo EM implementato manualmente

Voglio implementare l'algoritmo EM manualmente e poi confrontarlo con i risultati normalmixEMdel mixtoolspacchetto. Certo, sarei felice se entrambi conducessero agli stessi risultati. Il riferimento principale è Geoffrey McLachlan (2000), Modelli di miscele finite . Ho una densità mista di due gaussiani, in forma generale, la probabilità di log è data …

20 r expectation-maximization gaussian-mixture

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Ricevo caricamenti "saltellanti" in PCA pieghevole in R. Posso aggiustarlo?

Ho 10 anni di dati sui rendimenti giornalieri per 28 valute diverse. Desidero estrarre il primo componente principale, ma piuttosto che far funzionare PCA per tutti i 10 anni, desidero aprire nuovamente una finestra di 2 anni, perché i comportamenti delle valute si evolvono e quindi desidero riflettere questo. Tuttavia …

20 r pca

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Intervalli di previsione di calcolo per la regressione logistica

Vorrei capire come generare intervalli di previsione per le stime di regressione logistica. Mi è stato consigliato di seguire le procedure in Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed p. 98-99. Dopo aver implementato questa procedura e confrontandola con le R predict.glm, penso davvero che questo libro mostri la procedura …

20 r regression confidence-interval logistic prediction-interval

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Combinazione di modelli di apprendimento automatico

Sono un po 'nuovo nel datamining / machine learning / ecc. e ho letto un paio di modi per combinare più modelli ed esecuzioni dello stesso modello per migliorare le previsioni. La mia impressione dalla lettura di un paio di articoli (che sono spesso interessanti e ottimi per la teoria …

20 r random-forest k-nearest-neighbour ensemble

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Metodi di ricampionamento del cursore

Sto usando la libreria caretin R per testare varie procedure di modellazione. L' trainControloggetto consente di specificare un metodo di ricampionamento. I metodi sono descritti nella documentazione di sezione 2.3 ed includono: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcve oob. Sebbene alcuni di questi siano facili da dedurre, non tutti questi …

20 r resampling caret

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Confronti consentiti di modelli di effetti misti (principalmente effetti casuali)

Ho esaminato la modellazione di effetti misti usando il pacchetto lme4 in R. Uso principalmente il lmercomando, quindi porrò la mia domanda attraverso il codice che usa quella sintassi. Suppongo che potrebbe essere una domanda semplice generale, è corretto confrontare due modelli costruiti lmerutilizzando rapporti di probabilità basati su set …

20 r mixed-model lme4-nlme likelihood-ratio

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Test di significatività dei picchi nella densità spettrale

A volte utilizziamo il diagramma di densità spettrale per analizzare la periodicità in serie temporali. Normalmente analizziamo la trama mediante ispezione visiva e quindi proviamo a trarre una conclusione sulla periodicità. Ma gli statistici hanno sviluppato test per verificare se eventuali picchi nella trama sono statisticamente diversi dal rumore bianco? …

20 r time-series hypothesis-testing

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Come impostare e stimare un modello logit multinomiale in R?

Ho eseguito un modello logit multinomiale in JMP e ho ottenuto risultati che includevano l'AIC e valori p chi-quadrati per ogni stima dei parametri. Il modello ha un esito categorico e 7 varianti esplicative categoriche. Quindi adatterò ciò che pensavo avrebbe creato lo stesso modello in R, usando la multinomfunzione …

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