Domande taggate «r»

Usa questo tag per qualsiasi domanda * sull'argomento * che (a) coinvolga `R` come parte critica della domanda o risposta prevista, e (b) non è * solo * su come usare` R`.

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Modelli discreti di tempo a rischio (cloglog) in R
Il survivalpacchetto Rsembra focalizzarsi su modelli di sopravvivenza a tempo continuo. Sono interessato a stimare una versione temporale discreta di un modello di rischio proporzionale, il modello log-log complementare. Ho un modello di sopravvivenza abbastanza semplice, con una semplice censura giusta. So che un modo per stimare questo modello è …
10 r  survival 
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Scelta del numero di componenti principali da conservare
Un metodo che mi è stato suggerito è quello di guardare un diagramma ghiaione e verificare la presenza di "gomito" per determinare il numero corretto di PC da utilizzare. Ma se la trama non è chiara, R ha un calcolo per determinare il numero? fit <- princomp(mydata, cor=TRUE)
10 r  pca 
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R ed EVView differenze nelle stime AR (1)
Il problema principale è: non riesco a ottenere stime di parametri simili con EViews e R. Per motivi che non conosco me stesso, ho bisogno di stimare i parametri per alcuni dati usando EVview. Questo viene fatto selezionando l'opzione NLS (minimi quadrati non lineari) e usando la seguente formula:indep_var c …
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Come interpretare i coefficienti di un modello misto multivariato in lme4 senza intercettazione generale?
Sto cercando di adattare un modello misto multivariato (ovvero, risposta multipla) R. A parte i pacchetti ASReml-re SabreR(che richiedono software esterno), sembra che ciò sia possibile solo in MCMCglmm. Nel documento che accompagna il MCMCglmmpacchetto (pagg.6), Jarrod Hadfield descrive il processo di adattamento di un modello come il rimodellamento di …
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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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randomForest e bug di importanza variabile?
Non ottengo la differenza tra rfobject$importancee importance(rfobject)nella colonna MeanDecreaseAccuracy. Esempio: > data("iris") > fit <- randomForest(Species~., data=iris, importance=TRUE) > fit$importance setosa versicolor virginica MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini Sepal.Length 0.027078501 0.019418330 0.040497602 0.02898837 9.173648 Sepal.Width 0.008553449 0.001962036 0.006951771 0.00575489 2.472105 Petal.Length 0.313303381 0.291818815 0.280981959 0.29216790 41.284869 Petal.Width 0.349686983 0.318527008 0.270975757 0.31054451 46.323415 > …
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