Statistiche e Big Data r

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Raccordo distribuzione log-normale in R vs. SciPy

Ho montato un modello lognormale usando R con un set di dati. I parametri risultanti erano: meanlog = 4.2991610 sdlog = 0.5511349 Vorrei trasferire questo modello su Scipy, che non avevo mai usato prima. Usando Scipy, sono stato in grado di ottenere una forma e una scala di 1 e …

10 r python numpy scipy

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Come interpretare questi contrasti personalizzati?

Sto realizzando un ANOVA a senso unico (per specie) con contrasti personalizzati. [,1] [,2] [,3] [,4] 0.5 -1 0 0 0 5 1 -1 0 0 12.5 0 1 -1 0 25 0 0 1 -1 50 0 0 0 1 dove confronto intensità 0,5 contro 5, 5 contro 12,5 …

10 r anova contrasts generalized-least-squares

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Analisi delle serie temporali asincrone (irregolari)

Sto cercando di analizzare il ritardo tra le serie storiche di due corsi azionari. Nell'analisi periodica delle serie temporali, possiamo eseguire Cross Correlaton, VECM (Granger Causality). Tuttavia, come si fa a gestire lo stesso nelle serie temporali con spaziatura irregolare. L'ipotesi è che uno degli strumenti porti l'altro. Ho dati …

10 r time-series cross-correlation unevenly-spaced-time-series

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Perché ottengo risultati incredibilmente diversi per poly (raw = T) vs. poly ()?

Voglio modellare due diverse variabili temporali, alcune delle quali sono fortemente collineari nei miei dati (età + coorte = periodo). In questo modo mi sono imbattuto in alcuni problemi con ee lmerinterazioni di poly(), ma probabilmente non è limitato a lmer, ho ottenuto gli stessi risultati con nlmeIIRC. Ovviamente manca …

10 r lme4-nlme polynomial

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R equivalente all'opzione cluster quando si utilizza la regressione binomiale negativa

Sto cercando di replicare il lavoro di una collega e sto spostando l'analisi da Stata a R. I modelli che utilizza invocano l'opzione "cluster" all'interno della funzione nbreg per raggruppare gli errori standard. Vedi http://repec.org/usug2007/crse.pdf per una descrizione abbastanza completa di cosa e perché di questa opzione La mia domanda …

10 r stata negative-binomial

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Che cosa significano le interazioni dei termini spline e non spline?

Se inserisco i miei dati con qualcosa di simile lm(y~a*b), nella sintassi R, dove aè una variabile binaria ed bè una variabile numerica, il a:btermine di interazione è la differenza tra la pendenza di y~bat a= 0 e at a= 1. Ora, diciamo che la relazione tra yed bè curvilinea. …

10 r multiple-regression splines

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Regolarizzazione norma e norma studio empirico

Esistono molti metodi per eseguire la regolarizzazione , ad esempio la regolarizzazione basata sulle norme , e . Secondo Friedman Hastie & Tibsharani , il miglior regolarizzatore dipende dal problema: vale a dire la natura della vera funzione target, la particolare base utilizzata, il rapporto segnale-rumore e la dimensione del …

10 r regression machine-learning regularization

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Come valutare il potere predittivo di un insieme di predittori categorici di un risultato binario? Calcolare le probabilità o la regressione logistica?

Sto cercando di determinare se le probabilità semplici funzioneranno per il mio problema o se sarà meglio usare (e conoscere) metodi più sofisticati come la regressione logistica. La variabile di risposta in questo problema è una risposta binaria (0, 1). Ho un numero di variabili predittive che sono tutte categoriche …

10 r probability logistic

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Che cos'è un'analisi post-hoc valida per una ANOVA di misure ripetute a tre vie?

Ho eseguito una misurazione ripetuta a tre vie ANOVA; quali analisi post hoc sono valide? Questo è un design completamente bilanciato (2x2x2) con uno dei fattori che hanno una misura ripetuta all'interno dei soggetti. Sono a conoscenza di approcci multivariati a misure ripetute ANOVA in R, ma il mio primo …

10 r anova repeated-measures interaction post-hoc

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Effetti casuali incrociati e dati sbilanciati

Sto modellando alcuni dati in cui penso di avere due effetti casuali incrociati. Ma il set di dati non è bilanciato e non sono sicuro di cosa si debba fare per renderlo conto. I miei dati sono una serie di eventi. Un evento si verifica quando un client incontra un …

10 r mixed-model random-effects-model logistic

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Aiuto per la modellazione SEM (OpenMx, policycor)

Ho un sacco di problemi con un set di dati a cui sto cercando di applicare SEM. Supponiamo che esistano 5 fattori latenti A, B, C, D, E, con indicatori resp. Da A1 a A5 (fattori ordinati), da B1 a B3 (quantitativo), C1, D1, E1 (tutti gli ultimi tre fattori …

10 r modeling multiple-regression sem

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Modellazione ripetuta di equazioni strutturali

Devo analizzare un set di dati di dati di riabilitazione clinica. Sono interessato alle relazioni guidate da ipotesi tra "input" quantificato (quantità di terapia) e cambiamenti nello stato di salute. Sebbene il set di dati sia relativamente piccolo (n ~ 70), abbiamo ripetuto dati che riflettono i cambiamenti temporali in …

10 r repeated-measures panel-data sem

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Perché esiste un valore R ^ 2 (e cosa lo sta determinando) quando lm non ha variazioni nel valore previsto?

Considera il seguente codice R: example <- function(n) { X <- 1:n Y <- rep(1,n) return(lm(Y~X)) } #(2.13.0, i386-pc-mingw32) summary(example(7)) #R^2 = .1963 summary(example(62)) #R^2 = .4529 summary(example(4540)) #R^2 = .7832 summary(example(104))) #R^2 = 0 #I did a search for n 6:10000, the result for R^2 is NaN for #n …

10 r regression

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Intervallo di confidenza per chi-quadrato

Sto cercando di trovare una soluzione per confrontare due test "chi-quadrato di bontà di adattamento". Più precisamente, voglio confrontare i risultati di due esperimenti indipendenti. In questi esperimenti gli autori hanno usato il chi-quadrato di bontà di adattamento per confrontare ipotesi casuali (frequenze attese) con frequenze osservate. I due esperimenti …

10 r confidence-interval chi-squared

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C'è un modo per usare la validazione incrociata per fare la selezione di variabili / caratteristiche in R?

Ho un set di dati con circa 70 variabili che vorrei ridurre. Quello che sto cercando di fare è usare CV per trovare le variabili più utili nel modo seguente. 1) Seleziona in modo casuale diciamo 20 variabili. 2) Utilizzare stepwise/ LASSO/ lars/ etc per scegliere le variabili più importanti. …

10 r cross-validation feature-selection random-forest stepwise-regression

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