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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Comment écrire une formule de modèle linéaire avec 100 variables dans R
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Existe-t-il un moyen simple dans R de créer une régression linéaire sur un modèle avec 100 paramètres dans R? Disons que …
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Comment décomposer une série chronologique avec plusieurs composantes saisonnières?
J'ai une série chronologique qui contient des composantes saisonnières doubles et je voudrais décomposer la série en composantes chronologiques suivantes (tendance, composante saisonnière 1, composante saisonnière 2 et composante irrégulière). Pour autant que je sache, la procédure STL de décomposition d'une série en R ne permet qu'une seule composante saisonnière, …
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Pourquoi est-ce que j'obtiens une variance nulle d'un effet aléatoire dans mon modèle mixte, malgré certaines variations dans les données?
Nous avons exécuté une régression logistique à effets mixtes en utilisant la syntaxe suivante; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Le sujet et l'objet sont les effets aléatoires. Nous obtenons un résultat étrange qui …
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Regroupement d'une matrice binaire
J'ai une matrice semi-petite de caractéristiques binaires de dimension 250k x 100. Chaque ligne est un utilisateur et les colonnes sont des "balises" binaires d'un certain comportement d'utilisateur, par exemple "likes_cats". user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 …
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Test de Wald en régression (OLS et GLM): distribution t- vs z
Je comprends que le test de Wald pour les coefficients de régression est basée sur la propriété suivante qui détient asymptotiquement (par exemple Wasserman (2006): Toutes les statistiques , pages 153, 214-215): oùβdésigne le coefficient de régression estimé,^soi(β)représente l'erreur type du coefficient de régression etβ0est la valeur d'intérêt (β0est généralement0 …
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Pourquoi Lars et Glmnet donnent-ils des solutions différentes au problème du Lasso?
Je veux mieux comprendre les packages R Larset Glmnet, qui sont utilisés pour résoudre le problème Lasso: (pour Variables et échantillons, voir www.stanford.edu/~hastie/Papers/glmnet.pdf à la page 3)m i n( β0β) ∈ Rp + 1[ 12 N∑i = 1N( yje- β0- xTjeβ)2+ λ | | β| |l1]mjen(β0β)∈Rp+1[12N∑je=1N(yje-β0-XjeTβ)2+λ||β||l1]min_{(\beta_0 \beta) \in R^{p+1}} \left[\frac{1}{2N}\sum_{i=1}^{N}(y_i-\beta_0-x_i^T\beta)^2 …
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Régression polynomiale brute ou orthogonale?
Je veux régresser une variable sur x , x 2 , … , x 5 . Dois-je le faire en utilisant des polynômes bruts ou orthogonaux? J'ai regardé la question sur le site qui traite de ces derniers, mais je ne comprends pas vraiment quelle est la différence entre les …
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