Statistiques et Big Data r

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Construction de modèle: comment construire un modèle gam significatif? (modèle additif généralisé)

J'ai vu qu'il y a diverses questions concernant l'interprétation et la construction des jeux, ce qui semble illustrer la difficulté pour les non-statisticiens de les traiter. Malheureusement, à partir d'aucun des threads ou tutoriels que j'ai lus, j'ai pu comprendre clairement comment construire un modèle significatif. Actuellement, j'étudie l'effet de …

9 r model-selection gam

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adonis en végétalien: ordre des variables ou utilisation des strates

J'utilise la adonis()fonction du veganpackage pour déterminer 1) si les espèces hôtes cooccurrentes varient dans leur communauté microbienne sur plusieurs sites, et 2) si les sites sont différents. J'ai examiné tous les messages sur CV et SO, et il n'y a pas de réponse claire sur la façon de déterminer …

9 r permutation-test sums-of-squares blocking

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Quel est l'algorithme sous-jacent utilisé par le lm de R?

On m'a posé une question concernant un modèle linéaire fait avec des R lm: "La régression a-t-elle utilisé des moindres carrés itératifs linéaires ou non linéaires?" J'ai cherché un peu et [pense que je] comprends la différence entre les deux, mais je n'ai trouvé aucune preuve de l'utilisation par R …

9 r linear-model lm

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Arimax Prediction: Utilisation de l'ensemble de prévisions

La arimaxfonction dans le TSApackage est, à ma connaissance, le seul Rpackage qui s'adaptera à une fonction de transfert pour les modèles d'intervention. Il manque cependant une fonction de prédiction qui est parfois nécessaire. La solution suivante est-elle une solution à ce problème, tirant parti de l'excellent forecastpackage? Les intervalles …

9 r time-series forecasting arima intervention-analysis

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Comment calculer la moyenne, la médiane, le mode, l'écart-type à partir de la distribution

Comment calculer la moyenne, la variance, la médiane, l'écart type et le modus à partir de la distribution? Si je génère aléatoirement des nombres qui forment la distribution normale, j'ai spécifié la moyenne comme m=24.2écart type sd=2.2: > dist = rnorm(n=1000, m=24.2, sd=2.2) Ensuite, je peux faire ce qui suit: …

9 r distributions mean

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Comment gérer les facteurs aux niveaux rares en validation croisée?

Supposons que dans une analyse de régression dans R, j'ai une variable indépendante de type de facteur avec 3 niveaux dans mon jeu de données de train. Mais dans l'ensemble de données de test, la même variable de facteur a 5 niveaux. Par conséquent, je ne peux pas prédire les …

9 r regression categorical-data cross-validation rare-events

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Interprétation du tracé ACF et PACF

Mes données brutes consistent en une série chronologique de 60 jours avec une tendance à la baisse. Les données sont hebdomadaires, la fréquence est donc réglée sur 7. J'ai calculé la différence des données qui ressemble à ceci Lorsque je lance des tracés ACF et PACF sur la différence, il …

9 r time-series autocorrelation

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Sélection de nœuds pour un GAM

Lors de la sélection d'un nombre approprié de nœuds pour un GAM, on peut vouloir prendre en compte le nombre de données et d'incréments sur l'axe des x. Et si nous avons 100 incréments sur l'axe des x avec 1000 points de données à chaque incrément. L'info ici dit: S'ils …

9 r gam splines

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Interprétation de la causalité de Granger avec R

J'ai trois variables macroéconomiques (ICS - sentiment des consommateurs, ER - taux d'emploi, DGO - commande de biens durables) et j'ai effectué des tests de causalité de Granger en R sur eux. Je ne sais pas vraiment comment interpréter les résultats d'un test de Granger. Quelqu'un pourrait-il m'aider à donner …

9 r granger-causality

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Équivalence entre un modèle anova à mesures répétées et un modèle mixte: lmer vs lme, et symétrie composée

J'ai du mal à obtenir des résultats équivalents entre un aovmodèle de mesures répétées inter-intra et un lmermodèle mixte. Mes données et mon script se présentent comme suit data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST PULSE 1 1 pilates CYCLING 91 2 2 pilates CYCLING 82 3 3 pilates CYCLING 65 …

9 r anova mixed-model repeated-measures lme4-nlme

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Calculer les taux d'incidence à l'aide du modèle de poisson: relation avec le rapport de risque du modèle Cox PH

Je veux calculer les taux d'incidence à présenter le long des ratios de risque afin de présenter des mesures de risque relatives et absolues. J'ai vu dans d'autres études que de tels taux d'incidence peuvent être calculés en utilisant des modèles de poisson avec un temps de suivi dans le …

9 r survival cox-model poisson-regression incidence-rate-ratio

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Quelle interprétation ont les paramètres d'un modèle linéaire généralisé avec codage d'effet?

library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1 0.92498 0.18330 5.046 4.51e-07 *** period2 -0.06698 0.22845 -0.293 …

9 r binomial logit lme4-nlme

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Comment les valeurs de CP (complexité des coûts) sont-elles calculées dans RPART (ou les arbres de décision en général)

D'après ce que je comprends, l'argument cp de la rpartfonction aide à pré-élaguer l'arbre de la même manière que les arguments minsplit ou minbucket. Ce que je ne comprends pas, c'est comment les valeurs CP sont calculées. Par exemple df<-data.frame(x=c(1,2,3,3,3,4), y=as.factor(c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE)), method="class") mytree<-rpart(y ~ x, …

9 r cart rpart

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Reproduire le tracé de projection d'une analyse discriminante linéaire

J'ai du mal avec les points de projection dans l'analyse discriminante linéaire (LDA). De nombreux livres sur les méthodes statistiques multivariées illustrent l'idée de la LDA avec la figure ci-dessous. La description du problème est la suivante. Nous devons d'abord dessiner une frontière de décision, ajouter une ligne perpendiculaire et …

9 r machine-learning classification discriminant-analysis

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Pourquoi je n'obtiens pas de valeur p de cette ANOVA en R?

Voici les données: > tires <- data.frame(Wear = c(17, 14, 12, 13, 14, 14, 12, 11, 13, 13, 10, 11, 13, 8, 9, 9), Brand = rep(LETTERS[1:4], 4), Car = as.character(as.roman(rep(1:4, each = 4)))) > tires Wear Brand Car 1 17 A I 2 14 B I 3 12 C …

9 r anova dataset degrees-of-freedom

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