Statistiche e Big Data r

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Quale implementazione del test di permutazione in R usare al posto dei test t (accoppiati e non accoppiati)?

Ho i dati di un esperimento che ho analizzato usando i test t. La variabile dipendente viene ridimensionata in base all'intervallo e i dati sono non accoppiati (ovvero, 2 gruppi) o accoppiati (ovvero, all'interno dei soggetti). Ad esempio (all'interno dei soggetti): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, …

56 r t-test nonparametric permutation-test

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Come simulare i dati che soddisfano vincoli specifici come avere una media e una deviazione standard specifiche?

Questa domanda è motivata dalla mia domanda sulla meta-analisi . Ma immagino che sarebbe utile anche per insegnare contesti in cui si desidera creare un set di dati che rispecchi esattamente un set di dati pubblicato esistente. So come generare dati casuali da una determinata distribuzione. Quindi, ad esempio, se …

56 r dataset simulation random-generation

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Scelta tra LM e GLM per una variabile di risposta trasformata in log

Sto cercando di capire la filosofia alla base dell'utilizzo di un modello lineare generalizzato (GLM) rispetto a un modello lineare (LM). Di seguito ho creato un set di dati di esempio in cui: log(y)=x+εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon L'esempio non ha l'errore in funzione della grandezza di , quindi suppongo …

55 r generalized-linear-model linear-model gamma-distribution link-function

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Domande su come vengono specificati gli effetti casuali in lmer

Di recente ho misurato il modo in cui il significato di una nuova parola viene acquisito su esposizioni ripetute (pratica: dal giorno 1 al giorno 10) misurando ERP (EEG) quando la parola veniva vista in contesti diversi. Ho anche controllato le proprietà del contesto, ad esempio, la sua utilità per …

55 r mixed-model lme4-nlme random-effects-model

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Alternative alla regressione logistica in R

Vorrei tanti algoritmi che svolgono lo stesso compito della regressione logistica. Si tratta di algoritmi / modelli che possono fornire una previsione per una risposta binaria (Y) con alcune variabili esplicative (X). Sarei felice se dopo aver nominato l'algoritmo, se mostrassi anche come implementarlo in R. Ecco un codice che …

55 r regression logistic classification predictive-models

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In che modo R e Python si completano a vicenda nella scienza dei dati?

In molti tutorial o manuali la narrativa sembra implicare che R e Python coesistono come componenti complementari del processo di analisi. A mio avviso non allenato, tuttavia, sembra che entrambe le lingue facciano la stessa cosa. Quindi la mia domanda è se ci sono nicchie davvero specializzate per le due …

54 r python software

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Utilizzo dell'analisi dei componenti principali (PCA) per la selezione delle funzionalità

Sono nuovo nella selezione delle funzionalità e mi chiedevo come avresti usato PCA per eseguire la selezione delle funzionalità. PCA calcola un punteggio relativo per ciascuna variabile di input che è possibile utilizzare per filtrare le variabili di input non informative? Fondamentalmente, voglio essere in grado di ordinare le caratteristiche …

54 r pca feature-selection

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Trasformazione simile a Box-Cox per variabili indipendenti?

Esiste una trasformazione simile a Box-Cox per variabili indipendenti? Cioè, una trasformazione che ottimizza la variabile modo che possa adattarsi più ragionevolmente a un modello lineare?XXxy~f(x) In tal caso, esiste una funzione per eseguire questa operazione R?

53 r regression data-transformation normality-assumption

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API / feed di dati disponibili come pacchetti in R

EDIT: la visualizzazione dell'attività CRAN di Web Technologies and Services contiene un elenco molto più completo di origini dati e API disponibili in R. È possibile inviare una richiesta pull su github se si desidera aggiungere un pacchetto alla visualizzazione attività. Sto facendo un elenco dei vari feed di dati …

53 r references dataset

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Le previsioni di un modello Foresta casuale hanno un intervallo di previsione?

Se eseguo un randomForestmodello, posso quindi fare previsioni basate sul modello. C'è un modo per ottenere un intervallo di previsione di ciascuna delle previsioni in modo tale che io sappia quanto "sicuro" sia il modello della sua risposta. Se ciò è possibile, è semplicemente basato sulla variabilità della variabile dipendente …

52 r confidence-interval random-forest

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Come determinare il miglior punto di taglio e il suo intervallo di confidenza usando la curva ROC in R?

Ho i dati di un test che potrebbe essere utilizzato per distinguere le cellule normali e tumorali. Secondo la curva ROC sembra buono per questo scopo (l'area sotto la curva è 0.9): Le mie domande sono: Come determinare il punto limite per questo test e il suo intervallo di confidenza …

51 r data-visualization confidence-interval roc ggplot2

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Quale libro è raccomandabile per iniziare ad apprendere le statistiche usando R contemporaneamente?

Libri per imparare le statistiche usando R Qual è esattamente il libro che sto cercando. Quello che sto cercando è un libro che ti insegna le statistiche mentre usi R per darti esperienza pratica e quindi finire per aiutarti a imparare R insieme. Ho visto su Amazon molti libri che …

50 r references

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Ottenere valori previsti (Y = 1 o 0) da un adattamento del modello di regressione logistica

Diciamo che ho un oggetto di classe glm(corrispondente a un modello di regressione logistica) e vorrei trasformare le probabilità previste fornite predict.glmutilizzando l'argomento type="response"in risposte binarie, ovvero o . Qual è il modo più rapido e canonico per farlo in R?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 Mentre, ancora una volta, ne sono a conoscenza predict.glm, …

50 r generalized-linear-model logistic

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Bootstrap vs. jackknife

Entrambi i metodi bootstrap e jackknife possono essere usati per stimare il bias e l'errore standard di una stima e i meccanismi di entrambi i metodi di ricampionamento non sono molto diversi: campionare con la sostituzione vs. tralasciare un'osservazione alla volta. Tuttavia, jackknife non è così popolare come bootstrap nella …

49 r confidence-interval bootstrap jackknife

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Calcolo manuale del valore P dal valore t nel test t

Ho un set di dati di esempio con 31 valori. Ho eseguito un test t a due code usando R per verificare se la media vera è uguale a 10: t.test(x=data, mu=10, conf.level=0.95) Produzione: t = 11.244, df = 30, p-value = 2.786e-12 alternative hypothesis: true mean is not equal …

49 r statistical-significance t-test p-value

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