Statistiche e Big Data r

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Come posso interpretare questa trama adattata vs residui?

Non capisco davvero l'eteroscedasticità. Vorrei sapere se il mio modello è appropriato o meno secondo questa trama.

17 r regression residuals heteroscedasticity independence

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Come è possibile che Poisson GLM accetti numeri non interi?

Sono davvero sbalordito dal fatto che il Poisson GLM accetta numeri non interi! Guarda: Dati (contenuto di data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', …

17 r generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression

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Distribuzione t di raccordo in R: parametro di ridimensionamento

Come posso adattare i parametri di una distribuzione t, cioè i parametri corrispondenti alla "media" e alla "deviazione standard" di una distribuzione normale. Presumo che siano chiamati "media" e "ridimensionamento / gradi di libertà" per una distribuzione t? Il codice seguente spesso genera errori di "ottimizzazione non riuscita". library(MASS) fitdistr(x, …

17 r distributions maximum-likelihood fitting robust

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Come specificare una distribuzione lognormale nell'argomento della famiglia glm in R?

Domanda semplice: come specificare una distribuzione lognormale nell'argomento della famiglia GLM in R? Non sono riuscito a trovare come raggiungere questo obiettivo. Perché lognormal (o esponenziale) non è un'opzione nell'argomento della famiglia? Da qualche parte negli archivi R ho letto che si deve semplicemente usare il log-link per la famiglia …

17 r distributions generalized-linear-model lognormal

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Raccordo multivariato, scanalatura cubica naturale

nota: senza risposte corrette dopo un mese, ho ripubblicato su SO sfondo Ho un modello, , dove Y = f ( X )fffY=f(X)Y=f(X)Y=f(\textbf{X}) è unamatrice n × m di campioni daiparametri m e Y è ilvettore n × 1 delle uscite del modello.XX\textbf{X}n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 è intensivo dal …

17 r multivariate-analysis splines interpolation gaussian-process

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Calcolo del 95 ° percentile: confronto tra gli approcci di distribuzione normale, R Quantile ed Excel

Stavo cercando di calcolare il 95o percentile sul seguente set di dati. Mi sono imbattuto in alcuni riferimenti online di farlo. Approccio 1: basato su dati di esempio Il primo mi dice di ottenere il TOP 95 Percentset di dati e quindi scegliere il MINo AVGdel set risultante. Farlo per …

17 r dataset quantiles sql

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Per la classificazione con Random Forests in R, come si dovrebbe adattarsi alle dimensioni delle classi sbilanciate?

Sto esplorando diversi metodi di classificazione per un progetto a cui sto lavorando e sono interessato a provare le foreste casuali. Sto cercando di educare me stesso mentre vado avanti e apprezzerei qualsiasi aiuto fornito dalla comunità CV. Ho diviso i miei dati in set di allenamento / test. Dalla …

17 r machine-learning random-forest

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Quali sono i "coefficienti dei discriminanti lineari" in LDA?

In R, uso la ldafunzione dalla libreria MASSper fare la classificazione. A quanto ho capito LDA, l'ingresso XXx verrà assegnato all'etichetta yyy , che massimizza p ( y| x)p(y|X)p(y|x) , giusto? Ma quando inserisco il modello, in cui x = ( L a g1 , L a g2 )X=(Lun'g1,Lun'g2)x=(Lag1,Lag2)y= D …

17 r discriminant-analysis inference

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Ha senso usare una variabile data in una regressione?

Non sono abituato a usare le variabili nel formato data in R. Mi chiedo solo se è possibile aggiungere una variabile data come variabile esplicativa in un modello di regressione lineare. Se è possibile, come possiamo interpretare il coefficiente? È l'effetto di un giorno sulla variabile del risultato? Vedi la …

17 r regression time-series

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Comprensione del test di Kolmogorov-Smirnov in R

Sto cercando di capire l'output della funzione di test di Kolmogorov-Smirnov (due campioni, due facciate). Ecco un semplice test. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning message: …

17 r kolmogorov-smirnov ties

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Come trovare / stimare la funzione di densità di probabilità dalla funzione di densità in R

Supponiamo che io abbia una variabile come Xcon una distribuzione sconosciuta. In Mathematica, usando la SmoothKernelDensityfunzione possiamo avere una funzione di densità stimata. Questa funzione di densità stimata può essere usata insieme alla PDFfunzione per calcolare la funzione di densità di probabilità di un valore come Xnella forma di PDF[density,X]assumere …

17 r pdf cdf

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Cosa sta succedendo qui, quando utilizzo la perdita quadrata nell'impostazione della regressione logistica?

Sto cercando di usare la perdita quadrata per fare la classificazione binaria su un set di dati giocattolo. Sto usando il mtcarsset di dati, uso il miglio per gallone e il peso per prevedere il tipo di trasmissione. Il diagramma seguente mostra i due tipi di dati del tipo di …

16 r machine-learning logistic optimization loss-functions

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L'origine della notazione in stile Wilkinson come (1 | id) per effetti casuali in formule di modelli misti in R

Formule di modello in R come y ~ x + a*b + c:d sono basati sulla cosiddetta notazione di Wilkinson : Wilkinson e Rogers 1973, Descrizione simbolica dei modelli fattoriali per l'analisi della varianza . Questo documento non ha discusso delle notazioni per modelli misti (che all'epoca potrebbero non esistere). …

16 r mixed-model lme4-nlme notation history

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Differenza di errore standard residua tra optim e glm

Provo a riprodurre con optimi risultati di una semplice regressione lineare dotata di glmo anche nlsfunzioni R. Le stime dei parametri sono le stesse ma la stima della varianza residua e gli errori standard degli altri parametri non sono gli stessi, in particolare quando la dimensione del campione è bassa. …

16 r maximum-likelihood optimization

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Come fare previsioni con rilevamento di valori anomali in R? - Procedura e metodo di analisi delle serie storiche

Ho dati mensili sulle serie temporali e vorrei fare previsioni con il rilevamento di valori anomali. Questo è l'esempio del mio set di dati: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 …

16 r time-series forecasting arima outliers

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