Statistiques et Big Data r

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Comment interpréter ce graphique ajusté par rapport aux résidus?

Je ne comprends pas vraiment l'hétéroscédasticité. Je voudrais savoir si mon modèle est approprié ou non selon ce tracé.

17 r regression residuals heteroscedasticity independence

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Comment est-il possible que Poisson GLM accepte des nombres non entiers?

Je suis vraiment stupéfait par le fait que le GLM de Poisson accepte les nombres non entiers! Regardez: Données (contenu de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Script R: t <- …

17 r generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression

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Ajustement de la distribution t dans R: paramètre d'échelle

Comment ajuster les paramètres d'une distribution t, c'est-à-dire les paramètres correspondant à la «moyenne» et à «l'écart-type» d'une distribution normale. Je suppose qu'ils sont appelés «moyenne» et «échelle / degrés de liberté» pour une distribution t? Le code suivant entraîne souvent des erreurs «échec de l'optimisation». library(MASS) fitdistr(x, "t") Dois-je …

17 r distributions maximum-likelihood fitting robust

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Comment spécifier une distribution lognormale dans l'argument de la famille glm dans R?

Question simple: comment spécifier une distribution log-normale dans l'argument de la famille GLM dans R? Je n'ai pas pu trouver comment cela pourrait être réalisé. Pourquoi la lognormale (ou exponentielle) n'est-elle pas une option dans l'argument familial? Quelque part dans les archives R, j'ai lu qu'il suffit d'utiliser le lien …

17 r distributions generalized-linear-model lognormal

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Ajustement de spline cubique multivariée naturelle

note: sans réponse correcte après un mois, j'ai republié sur SO Contexte J'ai un modèle, , où Y = f ( X )FFfOui= f( X )Oui=F(X)Y=f(\textbf{X}) est unematrice n × m d'échantillons à partir de m paramètres et Y est levecteur n × 1 des sorties du modèle.XX\textbf{X}n × mn×mn …

17 r multivariate-analysis splines interpolation gaussian-process

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Calcul du 95e centile: comparaison des approches de distribution normale, de quantile R et d'Excel

J'essayais de calculer le 95e centile sur l'ensemble de données suivant. Je suis tombé sur quelques références en ligne de le faire. Approche 1: sur la base d'échantillons de données Le premier me dit d'obtenir le TOP 95 Percentde l'ensemble de données puis de choisir le MINou AVGde l'ensemble résultant. …

17 r dataset quantiles sql

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Pour une classification avec des forêts aléatoires en R, comment doit-on s'ajuster aux tailles de classe déséquilibrées?

J'explore différentes méthodes de classification pour un projet sur lequel je travaille et je suis intéressé à essayer Random Forests. J'essaie de m'instruire au fur et à mesure et j'apprécierais toute aide apportée par la communauté CV. J'ai divisé mes données en ensembles de formation / test. De l'expérimentation avec …

17 r machine-learning random-forest

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Utilisation de HMM en finance quantitative. Des exemples de HMM qui fonctionnent pour détecter les tendances / tournants?

Je découvre le monde merveilleux de ces "modèles de Markov cachés", également appelés "modèles à changement de régime". Je souhaite adapter un HMM en R pour détecter les tendances et les tournants. Je voudrais construire le modèle le plus générique possible afin de pouvoir le tester sur de nombreux prix. …

17 r time-series finance hidden-markov-model

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Quels sont les «coefficients de discriminants linéaires» dans la LDA?

Dans R, j'utilise la ldafonction de la bibliothèque MASSpour faire la classification. Si je comprends bien LDA, l'entrée verra attribuer l'étiquette , ce qui maximisera p (y | x) , non?XXxyyyp ( y| x)p(y|X)p(y|x) Mais quand le modèle, dans lequel y = Direction, je ne comprends pas très bien la …

17 r discriminant-analysis inference

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Est-il judicieux d'utiliser une variable de date dans une régression?

Je n'ai pas l'habitude d'utiliser des variables au format de date dans R. Je me demande simplement s'il est possible d'ajouter une variable de date comme variable explicative dans un modèle de régression linéaire. Si c'est possible, comment interpréter le coefficient? Est-ce l'effet d'un jour sur la variable de résultat? …

17 r regression time-series

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Comprendre le test de Kolmogorov-Smirnov dans R

J'essaie de comprendre la sortie de la fonction de test de Kolmogorov-Smirnov (deux échantillons, deux côtés). Voici un test simple. x <- c(1,2,2,3,3,3,3,4,5,6) y <- c(2,3,4,5,5,6,6,6,6,7) z <- c(12,13,14,15,15,16,16,16,16,17) ks.test(x,y) # Two-sample Kolmogorov-Smirnov test # #data: x and y #D = 0.5, p-value = 0.1641 #alternative hypothesis: two-sided # #Warning …

17 r kolmogorov-smirnov ties

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Comment trouver / estimer la fonction de densité de probabilité à partir de la fonction de densité dans R

Supposons que j'ai une variable comme Xavec une distribution inconnue. Dans Mathematica, en utilisant la SmoothKernelDensityfonction, nous pouvons avoir une fonction de densité estimée. Cette fonction de densité estimée peut être utilisée avec la PDFfonction pour calculer la fonction de densité de probabilité d'une valeur comme Xsous la forme de …

17 r pdf cdf

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Comment gérer une erreur telle que «Coefficients: 14 non définis à cause des singularités» dans R?

Lorsque vous faites un GLM et que vous obtenez l'erreur "non défini en raison des singularités" dans la sortie anova, comment peut-on contrer cette erreur? Certains ont suggéré que cela est dû à la colinéarité entre les covariables ou que l'un des niveaux n'est pas présent dans l'ensemble de données …

17 r generalized-linear-model regression-coefficients

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Que se passe-t-il ici, lorsque j'utilise la perte au carré dans le cadre de la régression logistique?

J'essaie d'utiliser la perte au carré pour effectuer une classification binaire sur un ensemble de données de jouets. J'utilise mtcarsun ensemble de données, utilise le mile par gallon et le poids pour prédire le type de transmission. Le graphique ci-dessous montre les deux types de données de type de transmission …

16 r machine-learning logistic optimization loss-functions

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L'origine de la notation de style Wilkinson telle que (1 | id) pour les effets aléatoires dans les formules de modèles mixtes dans R

Formules de modèle en R telles que y ~ x + a*b + c:d sont basées sur la notation dite de Wilkinson : Wilkinson et Rogers 1973, Description symbolique des modèles factoriels pour l'analyse de la variance . Cet article n'a pas discuté des notations pour les modèles mixtes (qui …

16 r mixed-model lme4-nlme notation history

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