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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Comment fonctionne la «régression pas à pas»?
J'ai utilisé le code R suivant pour s'adapter à un modèle probit: p1 <- glm(natijeh ~ ., family=binomial(probit), data=data1) stepwise(p1, direction='backward/forward', criterion='BIC') Je veux savoir ce que fait stepwiseet backward/forwardfait exactement et comment sélectionner les variables?
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Comment obtenir des valeurs de p regroupées sur des tests effectués dans plusieurs jeux de données imputés?
En utilisant Amelia dans R, j'ai obtenu plusieurs jeux de données imputés. Après cela, j'ai effectué un test de mesures répétées dans SPSS. Maintenant, je veux regrouper les résultats des tests. Je sais que je peux utiliser les règles de Rubin (implémentées via n'importe quel package d'imputation multiple dans R) …
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R neuralnet - le calcul donne une réponse constante
J'essaie d'utiliser le neuralnetpackage de R (documentation ici ) pour la prédiction. Voici ce que j'essaie de faire: library(neuralnet) x <- cbind(runif(50, min=1, max=500), runif(50, min=1, max=500)) y <- x[, 1] * x[, 2] train <- data.frame(x, y) n <- names(train) f <- as.formula(paste('y ~', paste(n[!n %in% 'y'], collapse = …
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Interprétation du tracé QQ
Considérez le code et la sortie suivants: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") Il semble que ce tracé QQ pour log-normal soit …
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Si ce n'est pas un Poisson, alors quelle est cette distribution?
J'ai un ensemble de données contenant le nombre d'actions effectuées par des individus au cours de 7 jours. L'action spécifique ne devrait pas être pertinente pour cette question. Voici quelques statistiques descriptives pour l'ensemble de données: GammeSignifierVarianceNombre d'observations0 - 77218,22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - 772 \\ …
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Échantillonnage avec remplacement dans R randomForest
L'implémentation randomForest ne permet pas l'échantillonnage au-delà du nombre d'observations, même lors d'un échantillonnage avec remplacement. Pourquoi est-ce? Fonctionne bien: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(1, 1, 1), replace=TRUE) rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=3, replace=TRUE) Ce que je veux faire: rf <- randomForest(Species ~ ., iris, sampsize=c(51, …
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Comparaisons multiples du modèle mixte pour l'interaction entre le prédicteur continu et le prédicteur catégorique
Je voudrais utiliser lme4pour ajuster une régression à effets mixtes et multcomppour calculer les comparaisons par paire. J'ai un ensemble de données complexe avec plusieurs prédicteurs continus et catégoriques, mais ma question peut être démontrée en utilisant l' ChickWeightensemble de données intégré comme exemple: m <- lmer(weight ~ Time * …
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Obtention de résultats différents lors du traçage d'ellipses à 95% CI avec ggplot ou le package ellipse
Je souhaite visualiser les résultats d'un clustering (produit avec protoclust{protoclust}) en créant des graphiques de scater pour chaque paire de variables utilisées pour classer mes données, en coloriant par classes et en chevauchant les ellipses pour l'intervalle de confiance à 95% pour chacune des classes (pour vérifier qui elipses-classes se …
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