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».
Je voudrais combiner les prévisions et les rétrodiffusions (c'est-à-dire les valeurs passées prévues) d'un ensemble de données de séries chronologiques en une seule série temporelle en minimisant l'erreur quadratique moyenne de prédiction. Disons que j'ai des séries chronologiques de 2001-2010 avec un écart pour l'année 2007. J'ai pu prévoir 2007 …
J'ai toujours cru que le temps ne devait pas être utilisé comme prédicteur dans les régressions (y compris les gams) car, alors, on «décrirait» simplement la tendance elle-même. Si le but d’une étude est de trouver des paramètres environnementaux comme la température, etc. qui expliquent la variance, disons, de l’activité …
Je sais que ad.test () peut être utilisé pour tester la normalité. Est-il possible d'obtenir ad.test pour comparer les distributions de deux échantillons de données? x <- rnorm(1000) y <- rgev(2000) ad.test(x,y) Comment puis-je effectuer le test Anderson-Darling sur 2 échantillons?
J'ai 5 séries de rendement total en devises sur les marchés émergents, pour lesquelles je prévois des rendements futurs sur une seule période (1 an). J'aimerais construire un portefeuille Markowitz à variance moyenne optimisée de la série 5, en utilisant les variances et covariances historiques (1) et mes propres prévisions …
Je dois effectuer une analyse factorielle sur un ensemble de données composé de variables dichotomiques (0 = oui, 1 = non) et je ne sais pas si je suis sur la bonne voie. En utilisant tetrachoric()je crée une matrice de corrélation, sur laquelle je cours fa(data,factors=1). Le résultat est assez …
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. J'ai R fonctionnant sur amazon EC2, en utilisant une version modifiée du bioconducteur AMI . Actuellement, j'utilise putty pour ssh dans …
J'ai quelques données dans R, stockées dans une liste. Pense d <- c(1,2,3,4) bien que ce ne soit pas mes données. Si j'entre alors la commande plot(density(d, kernel="gaussian", width=1)) puis j'obtiens l'estimation de la densité de probabilité du noyau, où le noyau est normal normal. Si je remplace 1 par …
Je voudrais obtenir une représentation graphique des corrélations dans les articles que j'ai rassemblés jusqu'à présent pour explorer facilement les relations entre les variables. J'avais l'habitude de dessiner un graphique (désordonné) mais j'ai trop de données maintenant. En gros, j'ai une table avec: [0]: nom de la variable 1 [1]: …
MISE À JOUR: caret utilise désormais en foreachinterne, donc cette question n'est plus vraiment pertinente. Si vous pouvez enregistrer un backend parallèle fonctionnel foreach, caret l'utilisera. J'ai le package caret pour R, et je suis intéressé par l'utilisation de la trainfonction pour effectuer une validation croisée de mes modèles. Cependant, …
Je termine une analyse sur un grand ensemble de données. Je voudrais prendre le modèle linéaire utilisé dans la première partie du travail et le réajuster en utilisant un modèle mixte linéaire (LME). Le LME serait très similaire à l'exception que l'une des variables utilisées dans le modèle serait utilisée …
Disons que je régresse Y sur X1 et X2, où X1 est une variable numérique et X2 est un facteur à quatre niveaux (A: D). Existe-t-il un moyen d'écrire la fonction de régression linéaire lm(Y ~ X1 + as.factor(X2))afin que je puisse choisir un niveau particulier de X2 - disons, …
Une question de débutant ici. J'effectue actuellement une régression non paramétrique en utilisant le package np dans R. J'ai 7 fonctionnalités et en utilisant une approche par force brute, j'ai identifié les meilleures 3. Mais, bientôt j'aurai bien plus de 7 fonctionnalités! Ma question est de savoir quelles sont les …
J'ai besoin de dessiner un graphique complexe pour l'analyse visuelle des données. J'ai 2 variables et un grand nombre de cas (> 1000). Par exemple (le nombre est 100 si la dispersion est moins "normale"): x <- rnorm(100,mean=95,sd=50) y <- rnorm(100,mean=35,sd=20) d <- data.frame(x=x,y=y) 1) J'ai besoin de tracer des …
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