Questions marquées «r»

Les problèmes de classification avec des limites non linéaires ne peuvent pas être résolus par un simple perceptron . Le code R suivant est à des fins d'illustration et est basé sur cet exemple en Python): nonlin <- function(x, deriv = F) { if (deriv) x*(1-x) else 1/(1+exp(-x)) } X …

10 r  neural-networks  svm  kernel-trick  perceptron 

Existe-t-il un package R (ou même une fonction R de base) qui implémente la méthode de Fisher ou Stouffer pour combiner les valeurs p? Le codage devrait être presque trivial, mais je préfère utiliser (et citer) un package. Exemple de code dans cette question: Méthode de Fisher pour peigner les …

10 r  combining-p-values 

Je veux comparer 2 moyennes d'échantillons pour des retours de stock d'une minute. Je suppose qu'ils sont distribués par Laplace (déjà vérifiés) et j'ai divisé les retours en 2 groupes. Comment puis-je vérifier s'ils sont significativement différents? Je pense que je ne peux pas les traiter comme une distribution normale, …

10 r  confidence-interval  laplace-distribution 

Dans la lmerfonction au sein lme4de Ril y a un appel à la construction d' une matrice de modèle d'effets aléatoires, , comme expliqué ici , pages 7 - 9.ZZZ Le calcul de implique les produits de KhatriRao et / ou Kronecker de deux matrices, et . J i X …

10 r  mixed-model  lme4-nlme  matrix 

J'ai les vecteurs X et Y simples suivants: > X [1] 1.000 0.063 0.031 0.012 0.005 0.000 > Y [1] 1.000 1.000 1.000 0.961 0.884 0.000 > > plot(X,Y) Je veux faire une régression en utilisant le journal de X. Pour éviter d'obtenir le journal (0), j'essaie de mettre +1 …

10 r  regression  lognormal 

Imaginez une situation: nous avons des enregistrements historiques (20 ans) de trois mines. La présence d'argent augmente-t-elle la probabilité de trouver de l'or l'année prochaine? Comment tester une telle question? Voici des exemples de données: mine_A <- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold", "rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "rock","rock","rock","silver","rock","rock") mine_B <- c("rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "silver","gold","gold","gold","gold","gold","rock", "silver","rock","rock","rock","rock","rock") mine_C <- c("rock","rock","silver","rock","rock","rock","rock", "rock","silver","rock","rock","rock","rock","silver", "gold","gold","gold","gold","gold","gold") …

10 r  time-series  hypothesis-testing  stochastic-processes 

Étant donné trois variables, yet xqui sont positives continues et zqui sont catégoriques, j'ai deux modèles candidats donnés par: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) et fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) J'espère comparer ces modèles …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

Je cherche à regrouper / fusionner des nœuds dans un graphique en utilisant le regroupement de graphiques dans «r». Voici une variation étonnamment jouet de mon problème. Il existe deux "clusters" Il existe un "pont" reliant les clusters Voici un réseau de candidats: Quand je regarde la distance de connexion, …

10 r  clustering  data-visualization  numerics 

J'ai quelques variables et je suis intéressé à trouver des relations non linéaires entre elles. J'ai donc décidé d'adapter des splines ou des loess, et d'imprimer de jolis tracés (voir le code ci-dessous). Mais, je veux aussi avoir des statistiques qui me donnent une idée de la probabilité que la …

10 r  regression  splines  loess 

J'ai fait un bootstrap avec un modèle mixte (plusieurs variables avec interaction et une variable aléatoire). J'ai obtenu ce résultat (seulement partiel): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

J'exécute une régression OLS groupée à l'aide du package plm dans R. Bien que ma question concerne davantage les statistiques de base, j'essaie donc de la publier ici en premier;) Étant donné que mes résultats de régression produisent des résidus hétéroscédastiques, je voudrais essayer d'utiliser des erreurs standard robustes d'hétéroskédasticité. …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

Je lance glms en R (modèles linéaires généralisés). Je pensais que je connaissais les valeurs p - jusqu'à ce que je voie que l'appel à un résumé pour un GLM ne vous donne pas une valeur p primordiale représentative du modèle dans son ensemble - du moins pas à l'endroit …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

Je joue avec l'ensemble de données sur le cancer du sein et j'ai créé un nuage de points de tous les attributs pour avoir une idée de ceux qui ont le plus d'effet sur la prédiction de la classe malignant(bleu) de benign(rouge). Je comprends que la ligne représente l'axe des …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

Toute la littérature sur la modélisation de la répartition des espèces suggère que lors de la prévision de la présence / absence d'une espèce à l'aide d'un modèle qui génère des probabilités (par exemple, RandomForests), le choix de la probabilité seuil par laquelle classer réellement une espèce comme présence ou …

10 r  classification  random-forest  threshold 

J'ai du mal à comprendre comment varImpfonctionne la fonction pour un modèle randomForest avec le caretpackage. Dans l'exemple ci-dessous, la fonction var3 n'a aucune importance en utilisant la varImpfonction caret , mais le modèle final randomForest sous-jacent a une importance non nulle pour la fonction var3. pourquoi est-ce le cas? …

10 r  caret  random-forest