Questions marquées «r»

Utilisez cette balise pour toute question * sur le sujet * qui (a) implique «R» en tant que partie critique de la question ou réponse attendue, et (b) n'est pas * seulement * sur la façon d'utiliser «R».

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Quels sont les avantages d'un générateur exponentiel aléatoire utilisant la méthode d'Ahrens et Dieter (1972) plutôt que par transformée inverse?
Ma question est inspirée du générateur exponentiel de nombres aléatoires intégré de R , la fonction rexp(). Lorsque vous essayez de générer des nombres aléatoires distribués de façon exponentielle, de nombreux manuels recommandent la méthode de transformation inverse, comme indiqué dans cette page Wikipedia . Je suis conscient qu'il existe …
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Sélection du modèle Mclust
Le package R mclustutilise BIC comme critère de sélection de modèle de cluster. D'après ma compréhension, un modèle avec le BIC le plus bas devrait être sélectionné par rapport aux autres modèles (si vous ne vous souciez que du BIC). Cependant, lorsque les valeurs BIC sont toutes négatives, la Mclustfonction …
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Comment interpréter les résultats du modèle TBATS et les diagnostics du modèle
J'ai une demi-heure de données sur la demande, qui est une série chronologique multi-saisonnière. J'ai utilisé tbatsdans le forecastpackage en R, et obtenu des résultats comme celui-ci: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Cela signifie-t-il que la série ne doit pas nécessairement utiliser la transformation de Box-Cox et que le …
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Interprétation des résultats de la moyenne du modèle dans R
J'essaie de comprendre et de savoir quoi rapporter de mon analyse de certaines données en utilisant la moyenne du modèle dans R. J'utilise le script suivant pour analyser l'effet de la méthode de mesure sur une variable donnée: Voici l'ensemble de données: https://www.dropbox.com/s/u9un273gzw9o30u/VMT4.csv?dl=0 Modèle à monter: LM.1 <- gls(VMTf ~ …
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Combien de distributions sont dans le GLM?
J'ai identifié plusieurs endroits dans les manuels où le GLM est décrit avec 5 distributions (à savoir, Gamma, gaussienne, binomiale, gaussienne inverse et Poisson). Ceci est également illustré dans la fonction familiale dans R. Parfois, je rencontre des références au GLM où des distributions supplémentaires sont incluses ( exemple ). …
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Quelles sont les différences entre la régression Ridge en utilisant glmnet de R et scikit-learn de Python?
Je passe par la section LAB §6.6 sur Ridge Regression / Lasso dans le livre 'An Introduction to Statistical Learning with Applications in R' de James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013). Plus précisément, j'essaie d'appliquer le Ridgemodèle scikit-learn au jeu de données «Hitters» du package R «ISLR». J'ai créé le même …
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Simuler une excursion brownienne à l'aide d'un pont brownien?
Je voudrais simuler un processus d'excursion brownienne (un mouvement brownien conditionné est toujours positif quand à à ). Puisqu'un processus d'excursion brownienne est un pont brownien qui est conditionné pour être toujours positif, j'espérais simuler le mouvement d'une excursion brownienne en utilisant un pont brownien.0 t = 10 < t …
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Regroupement optimal par rapport à une variable de réponse donnée
Je recherche une méthode de binning optimale (discrétisation) d'une variable continue par rapport à une variable binaire de réponse (cible) donnée et avec un nombre maximum d'intervalles comme paramètre. exemple: J'ai un ensemble d'observations de personnes avec des variables "hauteur" (numéral continu) et "has_back_pains" (binaire). Je veux discrétiser la hauteur …
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Comment interpréter la sortie de lave?
J'essaie l'analyse factorielle confirmatoire (CFA) en utilisant lavaan. J'ai du mal à interpréter la sortie produite par lavaan. J'ai un modèle simple - 4 facteurs chacun pris en charge par les éléments des données d'enquête recueillies. Les facteurs sont conformes à ce qui est mesuré par les éléments, dans la …
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Quand les coefficients estimés par régression logistique et logit-linéaire diffèrent-ils?
Lors de la modélisation de proportions continues (par exemple, couverture végétale proportionnelle aux quadrats d'enquête, ou proportion de temps consacré à une activité), la régression logistique est considérée comme inappropriée (par exemple Warton et Hui (2011) L'arc sinus est asinin: l'analyse des proportions en écologie ). Plutôt, une régression OLS …
11 r  regression  logistic 
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R - Régression Lasso - Lambda différente par régresseur
Je veux faire ce qui suit: 1) Régression OLS (pas de terme de pénalisation) pour obtenir les coefficients bêta ; représente les variables utilisées pour régresser. Je le fais enb∗jbj∗b_{j}^{*}jjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) 2) Régression au lasso avec un terme de pénalisation, les critères …
11 r  regression  glmnet  lars 
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