Statistiques et Big Data r

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Pourquoi ne puis-je pas obtenir un SVD valide de X via la décomposition de valeurs propres de XX 'et X'X?

J'essaie de faire SVD à la main: m<-matrix(c(1,0,1,2,1,1,1,0,0),byrow=TRUE,nrow=3) U=eigen(m%*%t(m))$vector V=eigen(t(m)%*%m)$vector D=sqrt(diag(eigen(m%*%t(m))$values)) U1=svd(m)$u V1=svd(m)$v D1=diag(svd(m)$d) U1%*%D1%*%t(V1) U%*%D%*%t(V) Mais la dernière ligne ne revient pas m. Pourquoi? Cela semble avoir quelque chose à voir avec les signes de ces vecteurs propres ... Ou ai-je mal compris la procédure?

9 r svd eigenvalues

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Modèle d'effets mixtes avec splines

J'adapte un modèle d'effets mixtes avec un terme spline dans une application où la tendance dans le temps est connue pour être curvi-linéaire. Cependant, ce que je voudrais évaluer, c'est si la tendance curvilinéaire se produit en raison de la déviation individuelle de la linéarité, ou est-ce un effet au …

9 r splines lme4-nlme

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Régression linéaire multivariée avec lasso en r

J'essaie de créer un modèle réduit pour prédire de nombreuses variables dépendantes (DV) (~ 450) qui sont hautement corrélées. Mes variables indépendantes (IV) sont également nombreuses (~ 2000) et fortement corrélées. Si j'utilise le lasso pour sélectionner un modèle réduit pour chaque sortie individuellement, je ne suis pas assuré d'obtenir …

9 r lasso multivariate-regression

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Différence entre les types de SVM

Je suis nouveau pour supporter les machines vectorielles. Brève explication La svmfonction du e1071package dans R offre différentes options: Classification C nu-classification une classification (pour la détection de nouveautés) régression eps nu-regression Quelles sont les différences intuitives entre les cinq types? Lequel devrait être appliqué dans quelle situation?

9 r classification svm e1071

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Modèle linéaire où les données sont incertaines, en utilisant R

Disons que j'ai des données qui ont une certaine incertitude. Par exemple: X Y 1 10±4 2 50±3 3 80±7 4 105±1 5 120±9 La nature de l'incertitude pourrait être des mesures ou des expériences répétées, ou la mesure de l'incertitude des instruments par exemple. Je voudrais lui adapter une …

9 r least-squares error-propagation

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Comment calculer l'intervalle de confiance de l'ordonnée à l'origine dans une régression linéaire?

Étant donné que l'erreur standard d'une régression linéaire est généralement donnée pour la variable de réponse, je me demande comment obtenir des intervalles de confiance dans l'autre sens - par exemple pour une ordonnée à l'origine. Je peux visualiser ce que cela pourrait être, mais je suis sûr qu'il doit …

9 r regression confidence-interval bootstrap

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Définition des poids moindres carrés pondérés: fonction R lm vs.

Quelqu'un pourrait-il me dire pourquoi j'obtiens des résultats différents à partir des Rmoindres carrés pondérés et de la solution manuelle par opération matricielle ? Plus précisément, j'essaie de résoudre manuellement , où est la matrice diagonale des poids, est la matrice de données, est la réponse vecteur. W A bWAx=WbWAx=Wb\mathbf …

9 r regression least-squares weighted-regression weighted-data

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Comment améliorer le temps d'exécution pour l'imputation des données R MICE

Ma question en bref: existe-t-il des méthodes pour améliorer le temps de fonctionnement de R MICE (imputation de données)? Je travaille avec un ensemble de données (30 variables, 1,3 million de lignes) qui contient (assez aléatoirement) des données manquantes. Environ 8% des observations dans environ 15 des 30 variables contiennent …

9 r multiple-imputation mice

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Attribuer plus de poids aux observations plus récentes en régression

Comment attribuer plus de poids à des observations plus récentes dans R? Je suppose que c'est une question ou un désir fréquemment posé, mais j'ai du mal à trouver exactement comment mettre en œuvre cela. J'ai essayé de chercher beaucoup pour cela, mais je ne peux pas trouver un bon …

9 r time-series regression random-forest

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Quelle est la différence entre ces deux tests de Breusch-Pagan?

En utilisant R sur certaines données et en essayant de voir si mes données sont hétéroscédastiques, j'ai trouvé deux implémentations du test de Breusch-Pagan, bptest (package lmtest) et ncvTest (package car). Cependant, ceux-ci produisent des résultats différents. Quelle est la différence entre les deux? Quand devriez-vous choisir d'utiliser l'un ou …

9 r regression heteroscedasticity assumptions breusch-pagan

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Sélection de fonctionnalités pour les problèmes de clustering

J'essaie de regrouper différents ensembles de données en utilisant des algorithmes non supervisés (clustering). Le problème est que j'ai de nombreuses fonctionnalités (~ 500) et une petite quantité de cas (200-300). Jusqu'à présent, je ne faisais que des problèmes de classification pour lesquels j'avais toujours étiqueté les données comme des …

9 r clustering feature-selection unsupervised-learning

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Pourquoi la colonne d'interception dans model.matrix remplace-t-elle le premier facteur?

J'essaie de convertir ma colonne de facteurs en variables factices: str(cards$pointsBin) # Factor w/ 5 levels ".lte100",".lte150",..: 3 2 3 1 4 4 2 2 4 4 ... labels <- model.matrix(~ pointsBin, data=cards) head(labels) # (Intercept) pointsBin.lte150 pointsBin.lte200 pointsBin.lte250 pointsBin.lte300 # 741 1 0 0 0 0 # 407 1 …

9 r categorical-data categorical-encoding

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Comment interpréter et faire des prévisions en utilisant le package tsoutliers et auto.arima

J'ai des données mensuelles de 1993 à 2015 et j'aimerais faire des prévisions sur ces données. J'ai utilisé le package tsoutliers pour détecter les valeurs aberrantes, mais je ne sais pas comment continuer à prévoir avec mon ensemble de données. Voici mon code: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Ceci est ma sortie du …

9 r time-series forecasting arima outliers

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Comment définir des contrastes personnalisés avec lmer dans R

J'utilise lmer dans R pour vérifier l'effet de condition ( cond) sur un résultat. Voici quelques données composées, où s est l'identifiant du sujet et a, bet csont des conditions. library("tidyr") library("dplyr") set.seed(123) temp <- data.frame(s = paste0("S", 1:30), a = rnorm(30, -2, 1), b = rnorm(30, -3, 1), c …

9 r lme4-nlme contrasts

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Combien de faces a un dé? Inférence bayésienne dans JAGS

Problème Je voudrais faire une inférence sur un système analogue à mourir avec un nombre inconnu de côtés. Le dé est lancé plusieurs fois, après quoi je voudrais déduire une distribution de probabilité sur un paramètre correspondant au nombre de côtés du dé, θ. Intuition Si après 40 rouleaux vous …

9 r probability bayesian jags

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