Statistiques et Big Data r

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Comment calculer les scores de confiance en régression (avec forêts aléatoires / XGBoost) pour chaque prédiction dans R?

Existe-t-il un moyen d'obtenir un score de confiance (on peut également l'appeler valeur de confiance ou probabilité) pour chaque valeur prédite lors de l'utilisation d'algorithmes comme Random Forests ou Extreme Gradient Boosting (XGBoost)? Supposons que ce score de confiance varie de 0 à 1 et montre à quel point je …

11 r regression random-forest prediction boosting

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Ajustement d'un GLMM binomial (glmer) à une variable de réponse qui est une proportion ou une fraction

J'espère que quelqu'un peut aider avec ce que je pense être une question relativement simple, et je pense que je connais la réponse, mais sans confirmation, c'est devenu quelque chose dont je ne peux tout simplement pas être certain. J'ai des données de comptage comme variable de réponse et je …

11 r binomial proportion glmm lme4-nlme

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Comment gérer l'avertissement «non entier» du GLM binomial négatif?

J'essaie de modéliser les intensités moyennes des parasites affectant un hôte dans R en utilisant un modèle binomial négatif. Je reçois toujours 50 avertissements ou plus qui disent: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Comment puis-je gérer cela? Mon code ressemble à ceci: mst.nb = …

11 r generalized-linear-model negative-binomial

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Statistiques de test de Durbin Watson

J'ai appliqué le test DW à mon modèle de régression dans R et j'ai obtenu une statistique de test DW de 1,78 et une valeur de p de 2,2e-16 = 0. Cela signifie-t-il qu'il n'y a pas d'autocorrélation entre les résidus parce que la stat est proche de 2 avec …

11 r regression hypothesis-testing autocorrelation residuals

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Les valeurs d'échelle dans une analyse discriminante linéaire (LDA) peuvent-elles être utilisées pour tracer des variables explicatives sur les discriminants linéaires?

En utilisant un biplot de valeurs obtenues par l'analyse des composantes principales, il est possible d'explorer les variables explicatives qui composent chaque composante principale. Est-ce également possible avec l'analyse discriminante linéaire? Les exemples fournis utilisent les données suivantes: "Les données de l'iris d'Edgar Anderson" ( http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set ). Voici les données …

11 r pca multivariate-analysis discriminant-analysis biplot

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Comment modéliser les effets d'un mois à l'autre dans les données de séries chronologiques quotidiennes?

J'ai deux séries chronologiques de données quotidiennes. L'un est sign-upset l'autre terminationsdes abonnements. J'aimerais prédire ce dernier en utilisant les informations contenues dans les deux variables. En regardant le graphique de ces séries, il est évident que les terminaisons sont corrélées aux multiples des inscriptions des mois précédents. Autrement dit, …

11 r time-series seasonality var

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Création de valeurs aléatoires auto-corrélées dans R

Nous essayons de créer des valeurs aléatoires auto-corrélées qui seront utilisées comme série temporelle. Nous n'avons aucune donnée existante à laquelle nous nous référons et souhaitons simplement créer le vecteur à partir de zéro. D'une part, nous avons bien sûr besoin d'un processus aléatoire avec distribution et sa SD. D'autre …

11 r time-series random-variable autocorrelation lags

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Test de Fisher en R

Supposons que nous ayons l'ensemble de données suivant: Men Women Dieting 10 30 Non-dieting 5 60 Si je lance le test exact de Fisher dans R, qu'est-ce que cela alternative = greaterimplique (ou moins)? Par exemple: mat = matrix(c(10,5,30,60), 2,2) fisher.test(mat, alternative="greater") Je reçois le p-value = 0.01588et odds ratio …

11 r statistical-significance contingency-tables fishers-exact

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Comment calculer la différence de deux pentes?

Existe-t-il une méthode pour comprendre si deux lignes sont (plus ou moins) parallèles? J'ai deux lignes générées à partir de régressions linéaires et je voudrais comprendre si elles sont parallèles. En d'autres termes, je voudrais obtenir les différentes pentes de ces deux lignes. Existe-t-il une fonction R pour calculer cela? …

11 r regression interaction linear-model

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Test d'effets simultanés et décalés dans des modèles mixtes longitudinaux avec des covariables variant dans le temps

On m'a récemment dit qu'il n'était pas possible d'incorporer des covariables variant dans le temps dans des modèles mixtes longitudinaux sans introduire un décalage dans le temps pour ces covariables. Pouvez-vous confirmer / nier cela? Avez-vous des références sur cette situation? Je propose une situation simple à clarifier. Supposons que …

11 r mixed-model lme4-nlme

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Que faire des explications dans les séries chronologiques?

Ayant travaillé principalement avec des données transversales jusqu'à présent et très récemment parcouru, parcourant un tas de publications introductives sur les séries chronologiques, je me demande quel rôle jouent les variables explicatives dans l'analyse des séries chronologiques. Je voudrais expliquer une tendance plutôt que la décroissance. La plupart de ce …

11 r time-series multivariate-analysis

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R: calculer la valeur de p en fonction du chi carré et des degrés de liberté

Comment puis-je calculer la valeur de p en fonction du Chi carré et des degrés de liberté? Par exemple, quelle serait la valeur de p exacte d'un Chi Squared = 15 avec df = 2?

11 r distributions chi-squared

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Régression: Quelle est l'utilité de R au carré par rapport à RMSE?

Supposons que je fasse une régression avec des ensembles de formation, de validation et de test. Je peux trouver RMSE et R au carré (R ^ 2, le coefficient de détermination) à la sortie de mon logiciel (comme la fonction lm () de R). Ma compréhension est que le test …

11 r regression regression-coefficients r-squared

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Nombre de composants principaux lors du prétraitement à l'aide de PCA dans le package caret dans R

J'utilise le caretpackage Rpour la formation des classificateurs SVM binaires. Pour réduire les fonctionnalités, je prétraitement avec PCA en utilisant la fonction intégrée preProc=c("pca")lors de l'appel train(). Voici mes questions: Comment le curseur sélectionne-t-il les principaux composants? Existe-t-il un nombre fixe de composants principaux sélectionnés? Les principales composantes sont-elles sélectionnées …

11 r machine-learning pca cross-validation caret

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Régression multiple avec prédicteurs catégoriques et numériques

Je suis relativement nouveau dans R et j'essaie d'adapter un modèle à des données qui se composent d'une colonne catégorielle et d'une colonne numérique (entière). La variable dépendante est un nombre continu. Les données ont le format suivant: predCateg, predIntNum, ResponseVar Les données ressemblent à ceci: ranking, age_in_years, wealth_indicator category_A, …

11 r generalized-linear-model

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