Questions marquées «r»

J'ai le modèle suivant: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... et voici la sortie récapitulative. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. Je suis très nouveau à R. J'apprends l'apprentissage automatique en ce moment. Désolé, si cette question semble très basique. J'essaie de …

12 r  feature-selection 

Qu'est-ce qui explique les différences de valeurs de p dans ce qui suit aovet dans les lmappels? La différence est-elle uniquement due à différents types de calculs de sommes de carrés? set.seed(10) data=rnorm(12) f1=rep(c(1,2),6) f2=c(rep(1,6),rep(2,6)) summary(aov(data~f1*f2)) summary(lm(data~f1*f2))$coeff

12 r  regression  anova  linear-model  sums-of-squares 

Une forêt aléatoire peut-elle être formée pour prédire correctement les données de comptage? Comment cela se passerait-il? J'ai une gamme de valeurs assez étendue, donc la classification n'a pas vraiment de sens. Si j'utilisais la régression, est-ce que je tronquerais simplement les résultats? Je suis assez perdu ici. Des idées?

12 r  regression  random-forest  prediction  count-data 

Je viens de tomber sur cette grande analyse qui est à la fois intéressante et belle visuellement: http://www.nytimes.com/interactive/2012/11/02/us/politics/paths-to-the-white-house.html Je suis curieux de savoir comment un tel "arbre de chemin" peut être construit en utilisant R. De quelles données et algorithme a-t-on besoin pour construire un tel arbre de chemin? Merci.

12 r  data-visualization  politics 

J'ai utilisé stl () dans R pour décomposer les données de comptage en composantes de tendance, saisonnières et irrégulières. Les valeurs de tendance résultantes ne sont plus des nombres entiers. J'ai les questions suivantes: Stl () est-il un moyen approprié de désaisonnaliser les données de comptage? Étant donné que la …

12 r  time-series  poisson-distribution 

Ma compréhension est que la forêt aléatoire choisit des variables aléatoires pour construire chaque arbre de décision. Donc, si mtry = ncol / 3, alors chaque variable sera utilisée en moyenne dans 1/3 des arbres. Et 2/3 des arbres ne les utiliseront pas. Mais que faire si je sais qu'une …

12 r  random-forest  parameterization 

Je n'ai pas réussi à comprendre comment effectuer une régression linéaire dans R pour un plan de mesures répétées. Dans une question précédente (toujours sans réponse), il m'a été suggéré de ne pas utiliser lmmais plutôt d'utiliser des modèles mixtes. J'ai utilisé lmde la manière suivante: lm.velocity_vs_Velocity_response <- lm(Velocity_response~Velocity*Subject, data=mydata) …

12 r  regression  mixed-model  repeated-measures 

J'essaie de détecter des valeurs anormales dans une série chronologique de données climatiques avec quelques observations manquantes. En cherchant sur le Web, j'ai trouvé de nombreuses approches disponibles. Parmi ceux-ci, la décomposition stl semble attrayante, dans le sens de supprimer les composantes de tendance et saisonnières et d'étudier le reste. …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

J'essaie de décomposer une matrice de covariance basée sur un ensemble de données clairsemé / gappy. Je remarque que la somme de lambda (variance expliquée), telle que calculée avec svd, est amplifiée avec des données de plus en plus pertinentes. Sans lacunes, svdet eigenobtenez les mêmes résultats. Cela ne semble …

12 r  svd  eigenvalues 

J'utilise le package randomForest dans R et j'utilise les données d'iris, la forêt aléatoire générée est une classification mais lorsque j'utilise un ensemble de données avec environ 700 entités (les entités sont chaque pixel dans une image de 28 x 28 pixels) et la colonne d'étiquette est nommée label, le …

12 r  random-forest 

J'ai la fonction de probabilité suivante: Prob = 11 + e- zProb=11+e−z\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}} où z= B0+ B1X1+ ⋯ + BnXn.z=B0+B1X1+⋯+BnXn.z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n. Mon modèle ressemble Pr ( Y= 1 ) = 11 + exp( - [ - 3,92 + 0,014 × …

12 r  probability  data-visualization  logistic 

J'ai des problèmes de performances en utilisant le MCMCglmmpackage dans R pour exécuter un modèle d'effets mixtes. Le code ressemble à ceci: MC1<-MCMCglmm(bull~1,random=~school,data=dt,family="categorical" , prior=list(R=list(V=1,fix=1), G=list(G1=list(V=1, nu=0))) , slice=T, nitt=iter, ,burnin=burn, verbose=F) Il y a environ 20 000 observations dans les données et elles sont regroupées dans environ 200 écoles. …

12 r  mixed-model  mcmc  computational-statistics 

J'essaie de tester différentes approches d'analyse de données fonctionnelles. Idéalement, je voudrais tester le panel d'approches que j'ai sur des données fonctionnelles simulées. J'ai essayé de générer une FD simulée en utilisant une approche basée sur une sommation des bruits gaussiens (code ci-dessous), mais les courbes résultantes semblent beaucoup trop …

12 r  simulation  functional-data-analysis 

Étant donné un ensemble de données: x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665) .. Je voudrais déterminer la distribution de probabilité la plus appropriée (gamma, bêta, normale, exponentielle, poisson, chi carré, etc.) avec une estimation des paramètres. Je suis déjà au courant de la question sur le lien suivant, où une solution est fournie …

12 r  matlab  distributions