Questions marquées «r»

Utilisez cette balise pour toute question * sur le sujet * qui (a) implique «R» en tant que partie critique de la question ou réponse attendue, et (b) n'est pas * seulement * sur la façon d'utiliser «R».

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Exécution d'un script R ligne par ligne
Je viens de découvrir comment exécuter un script R à partir de la console R sous Windows. source("arrrFile.R") Le problème est que cette commande s'exécute "en silence". Comment puis-je exécuter le fichier commande par commande comme je le taperais dans la console?
8 r 
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Construction de fonctionnalités dans R
Je me demande s'il existe des algorithmes (peut-être des algorithmes génétiques) dans R pour la construction des fonctionnalités (dérivant des prédicteurs candidats à partir des prédicteurs existants)? Je pense à une routine pour tester des puissances d'ordre supérieur, des interactions, des rapports et des combinaisons linéaires et des fonctions non …
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Que signifie ce flou autour de la ligne dans ce graphique?
Je jouais avec ggplot2 en utilisant les commandes suivantes pour ajuster une ligne à mes données: ggplot(data=datNorm, aes(x=Num, y=Val)) + geom_point() + stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom="errorbar", colour="red", width=0.8) + stat_sum_single(median) + stat_sum_single(mean, colour="blue") + geom_smooth(level = 0.95, aes(group=1), method="lm") Les points rouges sont des valeurs médianes, le bleu est la …
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Interpréter le coefficient dans un modèle de régression linéaire avec des variables catégorielles
Je vais donner mes exemples avec les appels R. D'abord un exemple simple de régression linéaire avec une variable dépendante «durée de vie» et deux variables explicatives continues. data.frame(height=runif(4000,160,200))->human.life human.life$weight=runif(4000,50,120) human.life$lifespan=sample(45:90,4000,replace=TRUE) summary(lm(lifespan~1+height+weight,data=human.life)) Call: lm(formula = lifespan ~ 1 + height + weight, data = human.life) Residuals: Min 1Q Median 3Q …
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Test A / B en Python ou R [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 8 mois . Tests A / B: http://20bits.com/articles/statistical-analysis-and-ab-testing/ http://elem.com/~btilly/effective-ab-testing/ Je ne suis pas trop …
8 r  python  ab-test 
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Estimation de la densité avec une distribution tronquée?
J'ai quelques données qui sont clairement tronquées à gauche. Je souhaite l'adapter à une estimation de densité qui le manipulera d'une certaine manière au lieu d'essayer de le lisser. Quelles méthodes connues (comme d'habitude en R) peuvent résoudre ce problème? Exemple de code: set.seed(1341) x <- c(runif(30, 0, 0.01), rnorm(100,3)) …
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Somme approximative lognormale pdf (en R)
J'ai une application pour laquelle j'ai besoin d'une approximation de la somme lognormale pdf à utiliser dans le cadre d'une fonction de vraisemblance. La distribution de la somme lognormale n'a pas de forme fermée, et il y a un tas d'articles dans les journaux de traitement du signal sur différentes …
8 r  lognormal 
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ANOVA bayésienne à deux facteurs
Je souhaite installer une ANOVA bayésienne à deux facteurs dans des BUGS ou utiliser un package R. Malheureusement, j'ai du mal à trouver des ressources sur ce sujet. Aucune suggestion? Même un article décrivant l'approche serait utile.
8 r  bayesian  anova  bugs 
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Extraire plusieurs colonnes d'une matrice dans R [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 7 ans . Si j'ai une matrice Mde 15 colonnes, quelle est la syntaxe …
8 r  matrix 
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Arbres de décision boostés calibrés dans R ou MATLAB
Dans An Empirical Comparison of Supervised Learning Algorithms (ICML 2006), les auteurs (Rich Caruana et Alexandru Niculescu-Mizil) ont évalué plusieurs algorithmes de classification (SVM, ANN, KNN, Random Forests, Decision Trees, etc.) et ont rapporté que les arbres boostés calibrés classé comme le meilleur algorithme d'apprentissage global sur huit mesures différentes …
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