Statistiques et Big Data r

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Différence d'erreur standard résiduelle entre optim et glm

J'essaie de reproduire avec optimles résultats d'une simple régression linéaire équipée glmou même de nlsfonctions R. Les estimations des paramètres sont les mêmes, mais l'estimation de la variance résiduelle et les erreurs-types des autres paramètres ne sont pas les mêmes, en particulier lorsque la taille de l'échantillon est faible. Je …

16 r maximum-likelihood optimization

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Comment faire des prévisions avec détection de valeurs aberrantes dans R? - Procédure et méthode d'analyse des séries chronologiques

J'ai des données mensuelles sur les séries chronologiques et je voudrais faire des prévisions avec détection des valeurs aberrantes. Voici l'exemple de mon ensemble de données: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 …

16 r time-series forecasting arima outliers

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Pourquoi transformer les données en journaux avant d'effectuer l'analyse des composants principaux?

Im suivant un tutoriel ici: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ pour acquérir une meilleure compréhension de PCA. Le didacticiel utilise l'ensemble de données Iris et applique une transformation de journal avant PCA: Notez que dans le code suivant, nous appliquons une transformation de journal aux variables continues comme suggéré par [1] et défini centeret …

16 r pca data-transformation logarithm

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Fonction ETS (), comment éviter des prévisions non conformes aux données historiques?

Je travaille sur un alogorithme en R pour automatiser un calcul de prévision mensuelle. J'utilise, entre autres, la fonction ets () du package de prévisions pour calculer les prévisions. Cela fonctionne très bien. Malheureusement, pour certaines séries temporelles spécifiques, le résultat que j'obtiens est bizarre. Veuillez trouver ci-dessous le code …

16 r time-series forecasting exponential-smoothing

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Quel algorithme ward.D dans hclust () implémente-t-il si ce n'est pas le critère de Ward?

Celui utilisé par l'option "ward.D" (équivalent à la seule option Ward "ward" dans les versions R <= 3.0.3) n'implémente pas le critère de regroupement de Ward (1963), tandis que l'option "ward.D2" implémente ce critère ( Murtagh et Legendre 2014). ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/stats/html/hclust.html ) Apparemment, ward.D n'implémente pas correctement le critère de …

16 r clustering ward

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Séries temporelles multivariées dans R. Comment trouver une corrélation retardée et construire un modèle de prévision

Je suis nouveau dans la page et assez nouveau dans les statistiques et R. Je travaille sur un projet de collège avec l'objectif de trouver la corrélation entre la pluie et le niveau du débit d'eau dans les rivières. Une fois que la corrélation est prouvée, je veux la prévoir …

16 r time-series forecasting cross-correlation lags

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Zone sous la courbe ROC ou zone sous la courbe PR pour les données déséquilibrées?

J'ai quelques doutes quant à la mesure de performance à utiliser, l'aire sous la courbe ROC (TPR en fonction de FPR) ou l'aire sous la courbe de précision-rappel (précision en fonction du rappel). Mes données sont déséquilibrées, c'est-à-dire que le nombre d'instances négatives est beaucoup plus important que les instances …

16 r machine-learning roc precision-recall auc

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Signification d'un avertissement de convergence dans Glmer

J'utilise la glmerfonction du lme4package dans R, et j'utilise l' bobyqaoptimiseur (c'est-à-dire la valeur par défaut dans mon cas). Je reçois un avertissement et je suis curieux de savoir ce que cela signifie. Warning message: In optwrap(optimizer, devfun, start, rho$lower, control = control, : convergence code 3 from bobyqa: bobyqa …

16 r optimization lme4-nlme convergence glmm

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Comprendre la variance des effets aléatoires dans les modèles lmer ()

J'ai du mal à comprendre la sortie de mon lmer()modèle. Il s'agit d'un modèle simple d'une variable de résultat (prise en charge) avec différentes interceptions d'état / effets aléatoires d'état: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Les résultats de summary(mlm1)sont: Linear mixed model fit by REML Formula: Support ~ …

16 r mixed-model random-effects-model lme4-nlme

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Affichage de la corrélation spatiale et temporelle sur les cartes

J'ai des données pour un réseau de stations météorologiques à travers les États-Unis. Cela me donne un bloc de données qui contient la date, la latitude, la longitude et une certaine valeur mesurée. Supposons que les données soient collectées une fois par jour et dictées par la météo à l'échelle …

16 r regression data-visualization pca spatial

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Comment diviser le r au carré entre les variables prédictives en régression multiple?

Je viens de lire un article dans lequel les auteurs ont effectué une régression multiple avec deux prédicteurs. La valeur globale du r au carré était de 0,65. Ils ont fourni un tableau qui divise le r au carré entre les deux prédicteurs. Le tableau ressemblait à ceci: rsquared beta …

16 r multiple-regression r-squared importance variance-decomposition

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Confusion avec le test Dickey Fuller augmenté

Je travaille sur l'ensemble des données electricitydisponibles dans le package R TSA. Mon objectif est de savoir si un arimamodèle sera approprié pour ces données et éventuellement de l'adapter. J'ai donc procédé comme suit: 1er: Tracer la série chronologique qui a résulté si le graphique suivant: 2e: Je voulais prendre …

16 r time-series stationarity

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R Language quelle est la différence entre rnorm et runif [fermé]

Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 6 ans . Quelle est la différence entre les fonctions rnormet runifdans R?

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Critères de définition de la largeur de la fenêtre STL

Utilisé Rpour effectuer la décomposition STL, s.windowcontrôle la vitesse à laquelle la composante saisonnière peut changer. De petites valeurs permettent un changement plus rapide. Définir la fenêtre saisonnière sur infini équivaut à forcer la composante saisonnière à être périodique (c.-à-d. Identique sur plusieurs années). Mes questions: Si j'ai une série …

16 r time-series trend seasonality

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Choix du paramètre de complexité dans CART

Dans la routine rpart () pour créer des modèles CART, vous spécifiez le paramètre de complexité auquel vous souhaitez tailler votre arbre. J'ai vu deux recommandations différentes pour choisir le paramètre de complexité: Choisissez le paramètre de complexité associé à l'erreur de validation croisée minimale possible. Cette méthode est recommandée …

16 r cart rpart

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