Statistiques et Big Data r

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Quelle implémentation de test de permutation dans R utiliser au lieu de tests t (appariés et non appariés)?

J'ai des données provenant d'une expérience que j'ai analysée à l'aide de tests t. La variable dépendante est mise à l'échelle par intervalles et les données sont soit non appariées (c'est-à-dire 2 groupes), soit appariées (c'est-à-dire intra-sujets). Par exemple (au sein des sujets): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, …

56 r t-test nonparametric permutation-test

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Comment simuler des données qui satisfont à des contraintes spécifiques, telles que la moyenne et l’écart-type spécifiques?

Cette question est motivée par ma question sur la méta-analyse . Mais j'imagine que cela serait également utile dans les contextes pédagogiques dans lesquels vous souhaitez créer un jeu de données qui reflète exactement un jeu de données publié existant. Je sais comment générer des données aléatoires à partir d'une …

56 r dataset simulation random-generation

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Choix entre LM et GLM pour une variable de réponse transformée par un journal

J'essaie de comprendre la philosophie qui sous-tend l'utilisation d'un modèle linéaire généralisé (GLM) par rapport à un modèle linéaire (LM). J'ai créé un exemple de jeu de données ci-dessous où: bûche( y) = x + εbûche⁡(y)=X+ε\log(y) = x + \varepsilon L'exemple n'a pas l'erreur en fonction de la magnitude de …

55 r generalized-linear-model linear-model gamma-distribution link-function

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Questions sur la manière dont les effets aléatoires sont spécifiés dans lmer

J'ai récemment mesuré la façon dont le sens d'un nouveau mot est acquis au cours d'expositions répétées (pratique: du premier au dixième jour) en mesurant les ERP (EEG) lorsque le mot a été vu dans différents contextes. J'ai également contrôlé les propriétés du contexte, par exemple son utilité pour la …

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

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Alternatives à la régression logistique dans R

Je voudrais autant d’algorithmes effectuant la même tâche que la régression logistique. Ce sont des algorithmes / modèles qui peuvent donner une prédiction à une réponse binaire (Y) avec une variable explicative (X). Je serais heureux si, après avoir nommé l'algorithme, vous montriez également comment l'implémenter dans R. Voici un …

55 r regression logistic classification predictive-models

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Comment R et Python se complètent-ils en data science?

Dans de nombreux tutoriels ou manuels, le récit semble impliquer que R et python coexistent en tant que composants complémentaires du processus d'analyse. À mes yeux, cependant, il semble que les deux langues fassent en quelque sorte la même chose. Ma question est donc de savoir s’il existe des créneaux …

54 r python software

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Utilisation de l’analyse en composantes principales (PCA) pour la sélection des fonctionnalités

Je suis nouveau dans la sélection de fonctionnalités et je me demandais comment vous utiliseriez PCA pour sélectionner des fonctionnalités. La PCA calcule-t-elle un score relatif pour chaque variable d'entrée que vous pouvez utiliser pour filtrer les variables d'entrée non informatives? En gros, je veux pouvoir classer les caractéristiques d'origine …

54 r pca feature-selection

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Box-Cox comme transformation pour les variables indépendantes?

Existe-t-il une transformation de type Box-Cox pour les variables indépendantes? C’est-à-dire une transformation qui optimise la variable manière à ce qu’elle corresponde mieux à un modèle linéaire?XXxy~f(x) Si oui, existe-t-il une fonction pour effectuer cela R?

53 r regression data-transformation normality-assumption

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API de données / flux disponibles en tant que packages dans R

EDIT: la vue des tâches CRAN Web Services and Services contient une liste beaucoup plus complète des sources de données et des API disponibles dans R. Vous pouvez soumettre une demande d'extraction sur github si vous souhaitez ajouter un package à la vue des tâches. Je fais une liste des …

53 r references dataset

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Les prévisions d'un modèle de forêt aléatoire ont-elles un intervalle de prévision?

Si je lance un randomForestmodèle, je peux alors faire des prédictions basées sur ce modèle. Existe-t-il un moyen d’obtenir un intervalle de prévision de chacune des prévisions de sorte que je sache à quel point le modèle est sûr de sa réponse. Si cela est possible, est-il simplement basé sur …

52 r confidence-interval random-forest

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Comment déterminer le meilleur point de coupure et son intervalle de confiance en utilisant la courbe ROC dans R?

J'ai les données d'un test qui pourrait être utilisé pour distinguer les cellules normales et les cellules tumorales. Selon la courbe ROC, cela semble bon à cet égard (la surface sous la courbe est de 0,9): Mes questions sont: Comment déterminer le point de coupure pour ce test et son …

51 r data-visualization confidence-interval roc ggplot2

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Quel livre est recommandé pour commencer à apprendre les statistiques en utilisant R en même temps?

Livres pour apprendre les statistiques en utilisant R Quel est exactement le livre que je cherche. Ce que je recherche, c’est un livre qui vous apprendra des statistiques tout en utilisant R pour vous donner une expérience pratique et vous aider ainsi à apprendre R ensemble. J'ai vu sur amazon …

50 r references

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Obtention des valeurs prédites (Y = 1 ou 0) à partir d’un ajustement de modèle de régression logistique

Supposons que j'ai un objet de classe glm(correspondant à un modèle de régression logistique) et j'aimerais transformer les probabilités prédites données en predict.glmutilisant l'argument type="response"en réponses binaires, c'est-à-dire ou Y = 0 . Quel est le moyen le plus rapide et le plus canonique de faire cela en R?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 Bien …

50 r generalized-linear-model logistic

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Bootstrap contre jackknife

Les méthodes bootstrap et jackknife peuvent être utilisées pour estimer le biais et l’erreur type d’une estimation et les mécanismes des deux méthodes de ré-échantillonnage ne sont pas très différents: échantillonnage avec remplacement ou omission d’une observation à la fois. Toutefois, le jackknife n’est pas aussi populaire que le bootstrap …

49 r confidence-interval bootstrap jackknife

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Calculer manuellement la valeur P à partir de la valeur t dans le test t

J'ai un échantillon de données avec 31 valeurs. J'ai exécuté un test t bilatéral en utilisant R pour vérifier si la moyenne vraie est égale à 10: t.test(x=data, mu=10, conf.level=0.95) Sortie: t = 11.244, df = 30, p-value = 2.786e-12 alternative hypothesis: true mean is not equal to 10 95 …

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