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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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Le caret train fonctionne-t-il pour la validation croisée de glmnet pour alpha et lambda?
Le caretpackage R effectue -t-il une validation croisée sur alphaet lambdapour le glmnetmodèle? Exécuter ce code, eGrid <- expand.grid(.alpha = (1:10) * 0.1, .lambda = (1:10) * 0.1) Control <- trainControl(method = "repeatedcv",repeats = 3,verboseIter =TRUE) netFit <- train(x =train_features, y = y_train, method = "glmnet", tuneGrid = eGrid, trControl …
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Génération de variables aléatoires à partir d'un mélange de distributions normales
Comment puis-je échantillonner à partir d'une distribution de mélange, et en particulier d'un mélange de distributions normales dans R? Par exemple, si je voulais échantillonner à partir de: 0,3× N( 0 , 1 )+0,5× N( 10 , 1 )+0,2× N( 3 , .1 )0,3×N(0,1)+0,5×N(dix,1)+0,2×N(3,.1) 0.3\!\times\mathcal{N}(0,1)\; + \;0.5\!\times\mathcal{N}(10,1)\; + \;0.2\!\times\mathcal{N}(3,.1) comment …
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Comment interpréter le terme d'interception dans un GLM?
J'utilise R et j'ai analysé mes données avec GLM avec lien binomial. Je veux savoir quelle est la signification de l'interception dans le tableau de sortie. L'ordonnée à l'origine pour l'un de mes modèles est significativement différente, mais la variable ne l'est pas. Qu'est-ce que ça veut dire? Quelle est …
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Pourquoi s'embêter avec des approximations de rang bas?
Si vous avez une matrice avec n lignes et m colonnes, vous pouvez utiliser SVD ou d'autres méthodes pour calculer une approximation de bas rang de la matrice donnée. Cependant, l'approximation de bas rang aura toujours n lignes et m colonnes. Comment les approximations de bas rang peuvent-elles être utiles …
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Tracer des intervalles de confiance pour les probabilités prédites à partir d'une régression logistique
Ok, j'ai une régression logistique et j'ai utilisé la predict()fonction pour développer une courbe de probabilité basée sur mes estimations. ## LOGIT MODEL: library(car) mod1 = glm(factor(won) ~ as.numeric(bid), data=mydat, family=binomial(link="logit")) ## PROBABILITY CURVE: all.x <- expand.grid(won=unique(won), bid=unique(bid)) y.hat.new <- predict(mod1, newdata=all.x, type="response") plot(bid<-000:1000,predict(mod1,newdata=data.frame(bid<-c(000:1000)),type="response"), lwd=5, col="blue", type="l") C'est très bien, …
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Test non paramétrique si deux échantillons sont tirés de la même distribution
Je voudrais tester l'hypothèse que deux échantillons sont tirés de la même population, sans faire d'hypothèses sur la distribution des échantillons ou la population. Comment dois-je procéder? D'après Wikipédia, j'ai l'impression que le test de Mann Whitney U devrait convenir, mais il ne semble pas fonctionner pour moi dans la …
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Julia: Faire le point sur ses performances
Ce poste concerne un événement en évolution rapide. Je suis tombé sur une question de 2012 qui avait une très bonne discussion sur Julia comme alternative à R / Python pour différents types de travaux statistiques. Voici la question originale de 2012 sur la promesse de Julia Malheureusement, Julia était …
19 r  python  computing  julia 
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