Statistiche e Big Data r

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Come posso impostare un poisson gonfiato a zero in JAGS?

Sto cercando di impostare un modello poisson gonfiato a zero in R e JAGS. Sono nuovo di JAGS e ho bisogno di alcune indicazioni su come farlo. Ho provato con quanto segue in cui y [i] è la variabile osservata model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 …

12 r poisson-distribution jags zero-inflation

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Come prelevare molti campioni da 10 da un ampio elenco, senza sostituzione complessiva

Ho una grande serie di dati (20.000 punti dati), da cui desidero prelevare campioni ripetuti di 10 punti dati. Tuttavia, una volta scelti quei 10 punti dati, voglio che non vengano raccolti di nuovo. Ho provato a utilizzare la samplefunzione, ma non sembra avere un'opzione per campionare senza sostituzione su …

12 r sample

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La teoria alla base dell'argomento pesi in R quando si usa lm ()

Dopo un anno alla scuola elementare, la mia comprensione dei "minimi quadrati ponderati" è la seguente: sia y∈Rny∈Rn\mathbf{y} \in \mathbb{R}^n , XX\mathbf{X} una matrice di design n×pn×pn \times p , sia un parametro vector, essere un vettore di errore tale che , dove e \ sigma ^ 2> 0 . …

12 r linear-model weighted-regression

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La regressione casuale delle foreste non prevede valori superiori ai dati di allenamento

Ho notato che quando si creano modelli di regressione della foresta casuali, almeno in R, il valore previsto non supera mai il valore massimo della variabile target visualizzata nei dati di allenamento. Ad esempio, vedi il codice qui sotto. Sto costruendo un modello di regressione da prevedere in mpgbase ai …

12 r random-forest

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Risorse per l'analisi delle serie temporali interrotte in R

Sono abbastanza nuovo per R. Ho tentato di leggere sull'analisi delle serie storiche e ho già finito Analisi delle serie storiche di Shumway e Stoffer e sue applicazioni 3a edizione , Previsioni eccellenti di Hyndman : principi e pratica Avril Coghlan utilizza R per l'analisi delle serie storiche A. Ian …

12 r time-series

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Ottimizzazione di una macchina vettoriale di supporto con programmazione quadratica

Sto cercando di comprendere il processo di addestramento di una macchina vettoriale di supporto lineare . Mi rendo conto che le proprietà degli SMV consentono loro di essere ottimizzate molto più rapidamente rispetto all'utilizzo di un risolutore di programmazione quadratico, ma a fini di apprendimento mi piacerebbe vedere come funziona. …

12 r svm optimization

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Interpretazione di un modello di regressione logistica con più predittori

Ho eseguito una regressione logistica multivariata con la variabile dipendente che Yè la morte in una casa di cura entro un certo periodo di ingresso e ho ottenuto i seguenti risultati (nota se le variabili iniziano in Aesso è un valore continuo mentre quelle che iniziano in Bsono categoriali): Call: …

12 r regression logistic

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Cosa sono i "valori iniziali" nella funzione glm ()?

Quali sono i parametri start, etastart, mustartnel glm function () ? Ho cercato nei documenti e in Internet, ma non ho trovato spiegazioni chiare su cosa significhi. Assomiglia ai "valori iniziali" bayesiani per le catene, ma dubito che ciò sia correlato, poiché la funzione glm () in R è statistica …

12 r generalized-linear-model starting-values

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Individuazione dei valori adattati e previsti per un modello statistico

Diciamo che ho i seguenti dati e sto eseguendo un modello di regressione: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) Da un lato, eseguo un modello lineare per prevedere sul reddito: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) In secondo luogo, eseguo un modello logit per prevedere la variabile vinta: …

12 r

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Interpretazione dei risultati di ur.df (Dickey-Fuller unit root test) di R

Sto eseguendo il seguente test radice dell'unità (Dickey-Fuller) su una serie storica usando la ur.df()funzione nel urcapacchetto. Il comando è: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) L'output è: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + z.diff.lag) …

12 r time-series hypothesis-testing unit-root

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Alternativa al blocco del bootstrap per serie temporali multivariate

Attualmente uso il seguente processo per avviare una serie temporale multivariata in R: Determinare le dimensioni del blocco: eseguire la funzione b.starnel nppacchetto che produce una dimensione del blocco per ogni serie Seleziona la dimensione massima del blocco Esegui tsbootsu qualsiasi serie utilizzando la dimensione del blocco selezionata Utilizzare l'indice …

12 r time-series multivariate-analysis bootstrap

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Come disegnare un diagramma a imbuto usando ggplot2 in R?

Come titolo, devo disegnare qualcosa del genere: Ggplot, o altri pacchetti se ggplot non è in grado, può essere usato per disegnare qualcosa del genere?

12 r data-visualization ggplot2 funnel-plot

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Qual è la differenza tra AIC () e extractAIC () in R?

La documentazione R per entrambi non fa molta luce. Tutto quello che posso ottenere da questo link è che usare uno dei due dovrebbe andare bene. Quello che non capisco è perché non sono uguali. Fatto: La funzione di regressione stepwise in R, step()usi extractAIC(). È interessante notare che l'esecuzione …

11 r regression aic stepwise-regression

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Adattamento della regressione lineare multipla in R: residui autocorrelati

Sto cercando di stimare una regressione lineare multipla in R con un'equazione come questa: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) le domande e le domande sono serie temporali di dati trimestrali, costruite con askings <- ts(...). Il problema ora è che ho dei residui autocorrelati. …

11 r time-series multiple-regression autocorrelation residuals

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Pesi casuali e di classe

Domanda in una frase: qualcuno sa come determinare pesi di buona classe per una foresta casuale? Spiegazione: Sto giocando con set di dati non bilanciati. Voglio usare il Rpacchetto randomForestper formare un modello su un set di dati molto distorto con solo piccoli esempi positivi e molti esempi negativi. Lo …

11 r random-forest

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