Statistiche e Big Data r

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Calcola gli errori standard Newey-West senza un oggetto lm in R

Ho fatto questa domanda ieri su StackOverflow e ho ottenuto una risposta, ma abbiamo concordato che sembra un po 'hacker e potrebbe esserci un modo migliore per esaminarlo. La domanda: vorrei calcolare gli errori standard Newey-West (HAC) per un vettore (in questo caso un vettore di rendimenti azionari). La funzione …

13 r standard-error autocorrelation heteroscedasticity

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LARS vs discesa delle coordinate per il lazo

Quali sono i pro e i contro dell'utilizzo di LARS [1] rispetto all'utilizzo della discesa delle coordinate per l'adattamento della regressione lineare regolarizzata L1? Sono principalmente interessato agli aspetti prestazionali (i miei problemi tendono ad avere Ntra le centinaia di migliaia e p<20). Tuttavia, anche altre intuizioni sarebbero apprezzate. modifica: …

13 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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Posso semiautomatizzare la diagnostica di convergenza MCMC per impostare la lunghezza di burn-in?

Vorrei automatizzare la scelta del burn-in per una catena MCMC, ad esempio rimuovendo le prime n righe sulla base di una diagnostica di convergenza. In che misura questo passaggio può essere automatizzato in modo sicuro? Anche se ricontrollo ancora l'autocorrelazione, la traccia mcmc e i pdf, sarebbe bello avere la …

13 r bayesian mcmc

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Una semplice spiegazione per il grafico delle coordinate parallele

Ho letto e visto molti grafici di coordinate parallele. Qualcuno può rispondere alla seguente serie di domande: Cosa sono i grafici di coordinate parallele (PCP) in parole semplici, in modo che un profano possa capire? Una spiegazione matematica con qualche intuizione, se possibile Quando sono utili i PCP e quando …

13 r data-visualization

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Stimare la dimensione di una popolazione campionata dal numero di osservazioni ripetute

Supponiamo che io abbia una popolazione di 50 milioni di cose uniche e prendo 10 milioni di campioni (con sostituzione) ... Il primo grafico che ho allegato mostra quante volte campiono la stessa "cosa", che è relativamente raro come la popolazione è più grande del mio campione. Tuttavia, se la …

13 r sampling expectation-maximization

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Come simulare un'analisi di potenza personalizzata di un modello lm (usando R)

A seguito delle recenti domande che abbiamo avuto qui . Stavo saltando per sapere se qualcuno si fosse imbattuto o fosse in grado di condividere il codice R per eseguire un'analisi di potenza personalizzata basata sulla simulazione di un modello lineare? Successivamente, ovviamente, vorrei estenderlo a modelli più complessi, ma …

13 r power power-analysis

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Formato di input per la risposta in glm binomiale in R

In R, ci sono tre metodi per formattare i dati di ingresso per una regressione logistica utilizzando la glmfunzione di: I dati possono essere in formato "binario" per ogni osservazione (ad es. Y = 0 o 1 per ogni osservazione); I dati possono essere nel formato "Wilkinson-Rogers" (ad es. y …

13 r logistic generalized-linear-model

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Perché ecdf utilizza una funzione step e non un'interpolazione lineare?

Le funzioni empiriche del CDF sono generalmente stimate da una funzione a gradino. C'è un motivo per cui ciò viene fatto in questo modo e non usando un'interpolazione lineare? La funzione Step ha delle interessanti proprietà teoriche che ci fanno preferire? Ecco un esempio dei due: ecdf2 <- function (x) …

13 r distributions ecdf

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Pacchetto GBM vs. Caret tramite GBM

Ho usato il tuning del modello caret, ma poi rieseguendo il modello usando il gbmpacchetto. Comprendo che il caretpacchetto utilizza gbme l'output dovrebbe essere lo stesso. Tuttavia, solo un rapido test eseguito utilizzando data(iris)mostra una discrepanza nel modello di circa il 5% utilizzando RMSE e R ^ 2 come metrica …

13 r caret gbm matrix linear-algebra logistic modeling logit ordered-logit r confidence-interval survival population weibull classification separation hypothesis-testing correlation statistical-significance p-value python r data-visualization r regression multiple-regression chi-squared multivariate-analysis distributions random-variable experiment-design distributions poisson-regression residuals excel time-series garch var survival modeling cox-model interaction r pca normality-assumption

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Formula per intervallo di confidenza al 95% per

Ho cercato su google e cercato su stats.stackexchange ma non riesco a trovare la formula per calcolare un intervallo di confidenza al 95% per un valore per una regressione lineare. Qualcuno può fornirlo?R2R2R^2 Ancora meglio, diciamo che avevo eseguito la regressione lineare di seguito in R. Come avrei calcolato un …

13 r regression confidence-interval inference r-squared

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Interpretazione della varianza dell'effetto casuale in glmer

Sto rivedendo un articolo sull'impollinazione, in cui i dati sono distribuiti binomialmente (il frutto matura o no). Quindi ho usato glmercon un effetto casuale (singola pianta) e un effetto fisso (trattamento). Un revisore vuole sapere se la pianta ha avuto un effetto sull'allegagione, ma ho difficoltà a interpretare i glmerrisultati. …

13 r generalized-linear-model variance lme4-nlme ecology

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Qual è l'interpretazione della covarianza dei coefficienti di regressione?

La funzione lm in R può stampare la covarianza stimata dei coefficienti di regressione. Cosa ci danno queste informazioni? Ora possiamo interpretare meglio il modello o diagnosticare i problemi che potrebbero essere presenti nel modello?

13 r multiple-regression least-squares

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Calcolo di

Ho letto sul calcolo dei valori di in modelli misti e dopo aver letto le FAQ di R-sig, altri post su questo forum (ne collegherei alcuni ma non ho abbastanza reputazione) e molti altri riferimenti che capisco che usando valori di nel contesto di modelli misti sono complicati.R 2R2R2R^2R2R2R^2 Tuttavia, …

13 r mixed-model r-squared lme4-nlme

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Integrazione di un CDF empirico

Ho una distribuzione empirica . Lo calcolo come segueG(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) Indico , ovvero è il pdf mentre è il cdf.h(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG Ora voglio risolvere un'equazione per il limite superiore di integrazione (diciamo ), in modo tale che il valore …

13 r integral ecdf

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Come interpretare l'autocorrelazione

Ho calcolato l'autocorrelazione sui dati delle serie temporali sui modelli di movimento di un pesce in base alle sue posizioni: X ( x.ts) e Y ( y.ts). Usando R, ho eseguito le seguenti funzioni e prodotto i seguenti grafici: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) La mia domanda è: come interpretare queste trame? Quali …

13 r time-series autocorrelation

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