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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Problemi di calcolo, interpretazione dei regsubset e domande generali sulla procedura di selezione dei modelli
Voglio selezionare i modelli usando regsubsets(). Ho un dataframe chiamato olympiadaten (dati caricati: http://www.sendspace.com/file/8e27d0 ). Per prima cosa allego questo frame di dati e poi inizio ad analizzare, il mio codice è: attach(olympiadaten) library(leaps) a<-regsubsets(Gesamt ~ CommunistSocialist + CountrySize + GNI + Lifeexp + Schoolyears + ExpMilitary + Mortality + …
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Intervalli di confidenza e previsione del modello di regressione lineare
Ok, quindi sto cercando di capire la regressione lineare. Ho un set di dati e sembra tutto abbastanza bene, ma sono confuso. Questo è il mio riassunto del modello lineare: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.2068621 0.0247002 8.375 4.13e-09 *** temp 0.0031074 0.0004779 6.502 4.79e-07 *** --- …
9 r  regression 
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Come usare R gbm con distribution = “adaboost”?
La documentazione afferma che R gbm con distribution = "adaboost" può essere utilizzato per problemi di classificazione 0-1. Considera il seguente frammento di codice: gbm_algorithm <- gbm(y ~ ., data = train_dataset, distribution = "adaboost", n.trees = 5000) gbm_predicted <- predict(gbm_algorithm, test_dataset, n.trees = 5000) Può essere trovato nella documentazione …
9 r  gbm 
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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?
Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Problemi con uno studio di simulazione della spiegazione degli esperimenti ripetuti di un intervallo di confidenza del 95% - dove sbaglio?
Sto cercando di scrivere uno script R per simulare l'interpretazione ripetuta degli esperimenti di un intervallo di confidenza al 95%. Ho scoperto che sopravvaluta la percentuale di volte in cui il valore reale della popolazione di una proporzione è contenuto nell'IC del 95% del campione. Non una grande differenza - …
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Come posso stimare gli intervalli di confidenza al 95% usando la profilatura per i parametri stimati massimizzando una funzione di verosimiglianza usando optim in R?
Come posso stimare gli intervalli di confidenza al 95% usando la profilatura per i parametri stimati massimizzando una funzione di verosimiglianza usando optim in R? So di poter stimare asintoticamente la matrice di covarianza invertendo la tela di iuta , ma temo che i miei dati non soddisfino i presupposti …
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Bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per modelli misti
I seguenti innesti sono presi da questo articolo . Sono un novizio di bootstrap e sto cercando di implementare il bootstrap bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per il modello misto lineare con R bootpacchetto. Codice R Ecco il mio Rcodice: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …
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