Statistiques et Big Data r

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Pourquoi LASSO ne trouve-t-il pas ma paire de prédicteurs parfaite à haute dimensionnalité?

J'exécute une petite expérience avec la régression LASSO dans R pour tester s'il est capable de trouver une paire de prédicteurs parfaite. La paire est définie comme ceci: f1 + f2 = résultat Le résultat ici est un vecteur prédéterminé appelé «âge». F1 et f2 sont créés en prenant la …

20 r regression feature-selection lasso high-dimensional

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Comment utiliser la méthode delta pour les erreurs standard des effets marginaux?

Je souhaite mieux comprendre la méthode delta pour l'approximation des erreurs-types des effets marginaux moyens d'un modèle de régression qui inclut un terme d'interaction. J'ai examiné des questions connexes sous la méthode delta, mais aucune n'a fourni exactement ce que je cherchais. Considérez les données d'exemple suivantes comme un exemple …

20 r regression standard-error effect-size delta-method

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Comment obtenir la valeur de l'erreur quadratique moyenne dans une régression linéaire dans R

Soit un modèle de régression linéaire obtenu par la fonction R lm voudrait savoir s'il est possible de l'obtenir par la commande Mean Squared Error. J'ai eu la sortie SUIVANTE d'un exemple > lm <- lm(MuscleMAss~Age,data) > sm<-summary(lm) > sm Call: lm(formula = MuscleMAss ~ Age, data = data) Residuals: …

20 r regression error

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Test du coefficient du modèle (pente de régression) par rapport à une certaine valeur

Dans R, quand j'ai un (généralisé) modèle linéaire ( lm, glm, gls, glmm, ...), comment tester le coefficient (pente de régression) contre toute autre valeur que 0? Dans le résumé du modèle, les résultats du test t du coefficient sont automatiquement rapportés, mais uniquement pour comparaison avec 0. Je veux …

20 r regression t-test

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Existe-t-il un algorithme de type arbre de décision pour le clustering non supervisé?

J'ai un ensemble de données composé de 5 fonctionnalités: A, B, C, D, E. Ce sont toutes des valeurs numériques. Au lieu de faire un clustering basé sur la densité, ce que je veux faire, c'est grouper les données d'une manière d'arbre de décision. L'approche que je veux dire est …

20 r machine-learning clustering cart

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Quel est l'équivalent non paramétrique d'une ANOVA bidirectionnelle pouvant inclure des interactions?

Salut, j'essaie de trouver l'équivalent non paramétrique d'une ANOVA bidirectionnelle (conception 3x4) qui est capable d'inclure des interactions. D'après ma lecture de Zar 1984 "Analyse biostatistique", cela est possible en utilisant une méthode proposée par Scheirer, Ray et Hare (1976), cependant, selon d'autres articles en ligne, il a été déduit …

20 r anova nonparametric stata interaction

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Différence entre l'ANOVA et le test de Kruskal-Wallis

J'apprends le R et j'ai expérimenté l'analyse de la variance. J'ai couru les deux kruskal.test(depVar ~ indepVar, data=df) et anova(lm(depVar ~ indepVar, data=dF)) Y a-t-il une différence pratique entre ces deux tests? D'après ce que je comprends, ils évaluent tous deux l'hypothèse nulle selon laquelle les populations ont la même …

20 r anova kruskal-wallis

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Algorithme EM implémenté manuellement

Je veux implémenter l'algorithme EM manuellement, puis le comparer aux résultats normalmixEMdu mixtoolspackage. Bien sûr, je serais heureux si les deux aboutissaient aux mêmes résultats. La référence principale est Geoffrey McLachlan (2000), Finite Mixture Models . J'ai une densité de mélange de deux gaussiens, sous forme générale, la log-vraisemblance est …

20 r expectation-maximization gaussian-mixture

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Je reçois des charges «nerveuses» dans Rollapply PCA dans R. Puis-je le corriger?

J'ai 10 ans de données de retours quotidiens pour 28 devises différentes. Je souhaite extraire le premier composant principal, mais plutôt que d'exploiter PCA sur l'ensemble des 10 ans, je souhaite recaler une fenêtre de 2 ans, car les comportements des devises évoluent et je souhaite donc en tenir compte. …

20 r pca

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Calcul des intervalles de prédiction pour la régression logistique

J'aimerais comprendre comment générer des intervalles de prédiction pour les estimations de régression logistique. On m'a conseillé de suivre les procédures décrites dans Collett's Modeling Binary Data , 2nd Ed p.98-99. Après avoir implémenté cette procédure et l'avoir comparée aux R predict.glm, je pense en fait que ce livre montre …

20 r regression confidence-interval logistic prediction-interval

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Combiner des modèles d'apprentissage automatique

Je suis un peu nouveau dans le datamining / machine learning / etc. et j'ai lu quelques façons de combiner plusieurs modèles et exécutions du même modèle pour améliorer les prévisions. Mon impression de la lecture de quelques articles (qui sont souvent intéressants et excellents sur la théorie et les …

20 r random-forest k-nearest-neighbour ensemble

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Méthodes de rééchantillonnage du caret

J'utilise la bibliothèque careten R pour tester différentes procédures de modélisation. L' trainControlobjet permet de spécifier une méthode de rééchantillonnage. Les méthodes sont décrites dans la documentation section 2.3 et comprennent: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvet oob. Bien que certaines d'entre elles soient faciles à déduire, toutes ces méthodes …

20 r resampling caret

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Comparaisons autorisées des modèles à effets mixtes (effets aléatoires principalement)

J'ai étudié la modélisation d'effets mixtes à l'aide du package lme4 dans R. J'utilise principalement la lmercommande, je vais donc poser ma question via du code qui utilise cette syntaxe. Je suppose qu'une question générale facile pourrait être, est-il OK de comparer deux modèles construits en lmerutilisant des ratios de …

20 r mixed-model lme4-nlme likelihood-ratio

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Test de la signification des pics de densité spectrale

Nous utilisons parfois le tracé de densité spectrale pour analyser la périodicité des séries chronologiques. Normalement, nous analysons l'intrigue par inspection visuelle, puis essayons de tirer une conclusion sur la périodicité. Mais les statisticiens ont-ils développé un test pour vérifier si des pointes dans l'intrigue sont statistiquement différentes du bruit …

20 r time-series hypothesis-testing

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Comment mettre en place et estimer un modèle logit multinomial dans R?

J'ai exécuté un modèle logit multinomial dans JMP et obtenu des résultats qui comprenaient l'AIC ainsi que les valeurs de p chi carré pour chaque estimation de paramètre. Le modèle a un résultat catégorique et 7 variables explicatives catégoriques. J'ai ensuite adapté ce que je pensais construire le même modèle …

20 r logistic multinomial logit jmp

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