Statistiques et Big Data r

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Comment puis-je configurer un poisson zéro gonflé dans JAGS?

J'essaie de mettre en place un modèle de poisson zéro gonflé dans R et JAGS. Je suis nouveau chez JAGS et j'ai besoin de conseils sur la façon de le faire. J'ai essayé avec ce qui suit où y [i] est la variable observée model { for (i in 1:I) …

12 r poisson-distribution jags zero-inflation

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Comment prélever de nombreux échantillons de 10 sur une grande liste, sans remplacement global

J'ai un grand ensemble de données (20 000 points de données), à partir duquel je veux prélever des échantillons répétés de 10 points de données. Cependant, une fois que j'ai sélectionné ces 10 points de données, je veux qu'ils ne soient plus sélectionnés. J'ai essayé d'utiliser la samplefonction, mais il …

12 r sample

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La théorie derrière l'argument des poids dans R lors de l'utilisation de lm ()

Après une année d'études supérieures, ma compréhension des "moindres carrés pondérés" est la suivante: soit , soit matrice de conception , \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p soit un vecteur de paramètres, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n soit un …

12 r linear-model weighted-regression

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La régression aléatoire de la forêt ne prévoit pas plus que les données d'entraînement

J'ai remarqué que lors de la construction de modèles de régression aléatoire des forêts, au moins dans R, la valeur prédite ne dépasse jamais la valeur maximale de la variable cible vue dans les données d'apprentissage. À titre d'exemple, consultez le code ci-dessous. Je construis un modèle de régression à …

12 r random-forest

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Ressources pour l'analyse des séries chronologiques interrompues dans R

Je suis assez nouveau pour R. J'ai tenté de lire l'analyse des séries chronologiques et j'ai déjà terminé Analyse des séries temporelles de Shumway et Stoffer et ses applications 3e édition , L'excellente prévision de Hyndman : principes et pratique Avril Coghlan utilise R pour l'analyse des séries chronologiques A. …

12 r time-series

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Optimisation d'une machine à vecteur de support avec programmation quadratique

J'essaie de comprendre le processus de formation d'une machine à vecteur de support linéaire . Je me rends compte que les propriétés des SMV leur permettent d'être optimisées beaucoup plus rapidement qu'en utilisant un solveur de programmation quadratique, mais à des fins d'apprentissage, j'aimerais voir comment cela fonctionne. Données d'entraînement …

12 r svm optimization

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Interprétation d'un modèle de régression logistique avec plusieurs prédicteurs

J'ai effectué une régression logistique multivariée avec la variable dépendante Yétant le décès dans une maison de soins infirmiers dans une certaine période d'entrée et j'ai obtenu les résultats suivants (notez que si les variables commencent dans Ac'est une valeur continue tandis que celles qui commencent dans Bsont catégoriques): Call: …

12 r regression logistic

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Quelles sont les «valeurs de départ» dans la fonction glm ()?

Quels sont les paramètres start, etastart, mustartdans la fonction GLM () ? J'ai cherché dans les documents et sur Internet, mais je n'ai trouvé aucune explication claire de ce que cela signifie. Cela ressemble aux "valeurs initiales" bayésiennes pour les chaînes, mais je doute que cela soit lié, car la …

12 r generalized-linear-model starting-values

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Recherche des valeurs ajustées et prédites pour un modèle statistique

Disons que j'ai les données suivantes et que j'utilise un modèle de régression: df=data.frame(income=c(5,3,47,8,6,5), won=c(0,0,1,1,1,0), age=c(18,18,23,50,19,39), home=c(0,0,1,0,0,1)) D'une part, je lance un modèle linéaire pour prédire le revenu: md1 = lm(income ~ age + home + home, data=df) Deuxièmement, je lance un modèle logit pour prédire la variable won: md2 …

12 r

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Interprétation des résultats ur.df de R (test de racine unitaire Dickey-Fuller)

J'exécute le test de racine unitaire suivant (Dickey-Fuller) sur une série chronologique en utilisant la ur.df()fonction dans le urcapackage. La commande est: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) La sortie est: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression drift Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + …

12 r time-series hypothesis-testing unit-root

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Comment dessiner un entonnoir en utilisant ggplot2 dans R?

En tant que titre, je dois dessiner quelque chose comme ceci: Est-ce que ggplot, ou d'autres packages si ggplot n'est pas capable, peut être utilisé pour dessiner quelque chose comme ça?

12 r data-visualization ggplot2 funnel-plot

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Quelle est la différence entre AIC () et extractAIC () dans R?

La documentation R pour l'un ou l'autre n'apporte pas beaucoup de lumière. Tout ce que je peux obtenir de ce lien est que l'utilisation de l'un ou l'autre devrait être correcte. Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi ils ne sont pas égaux. Réalité: La fonction de régression pas …

11 r regression aic stepwise-regression

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Ajustement de la régression linéaire multiple dans R: résidus autocorrélés

J'essaie d'estimer une régression linéaire multiple dans R avec une équation comme celle-ci: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) les demandes et les questions sont des séries chronologiques de données trimestrielles, construites avec askings <- ts(...). Le problème est que j'ai obtenu des résidus autocorrélés. …

11 r time-series multiple-regression autocorrelation residuals

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Pointe et dalle bayésienne versus méthodes pénalisées

Je lis les diapositives de Steven Scott sur le package BSTS R (vous pouvez les trouver ici: diapositives ). À un moment donné, lorsqu'il parle d'inclure de nombreux régresseurs dans le modèle de série chronologique structurelle, il présente les a priori de pointe et de dalle des coefficients de régression …

11 r bayesian feature-selection penalized bsts

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Poids aléatoire de la forêt et de la classe

Question en une phrase: quelqu'un sait-il comment déterminer les bons poids de classe pour une forêt aléatoire? Explication: je joue avec des jeux de données déséquilibrés. Je veux utiliser le Rpackage randomForestpour former un modèle sur un ensemble de données très asymétrique avec seulement de petits exemples positifs et de …

11 r random-forest

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