Questions marquées «r»

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».

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Utilisation d'une règle de notation appropriée pour déterminer l'appartenance à une classe à partir de la régression logistique
J'utilise la régression logistique pour prédire la probabilité qu'un événement se produise. En fin de compte, ces probabilités sont placées dans un environnement de production, où nous nous concentrons autant que possible sur nos prévisions de «oui». Il est donc utile pour nous d'avoir une idée de ce que les …
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Comment s'effectue exactement la contrainte de centrage (ou moyenne) des splines (également par rapport à mgcv)?
Le processus de génération de données est: y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Soit une suite de à de longueur et le facteur correspondant . Prenez toutes les combinaisons possibles de pour calculer : x,zx,zx,z−4−4-4444100100100dddd∈{0,1}d∈{0,1}d\in\{0,1\}x,z,dx,z,dx,z,dyyy L'utilisation de la base B-spline (non centrée) pour pour chaque …
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Hyper-volume du contour d'un gaussien multivarié
Je cherche la valeur asymptotique ( ) de (le log du déterminant de) la covariance du % d'observations avec la plus petite distance euclédienne à l'origine dans un échantillon de taille tiré de, disons , un gaussien standard bivarié.n→∞n→∞n\rightarrow \inftyαα\alphannn - L'hyper-volume d'une ellipse est proportionnel au déterminant de sa …
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R - puissance.prop.test, prop.test et tailles inégales des échantillons dans les tests A / B
Disons que je veux savoir de quelle taille d'échantillon j'ai besoin pour une expérience dans laquelle je cherche à déterminer si la différence entre deux proportions de succès est statistiquement significative. Voici mon processus actuel: Examinez les données historiques pour établir des prévisions de base. Supposons que par le passé, …
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Combiner des données de différentes sources
Je souhaite combiner des données provenant de différentes sources. Disons que je veux estimer une propriété chimique (par exemple un coefficient de partage ): J'ai quelques données empiriques, variant en raison d'une erreur de mesure autour de la moyenne. Et, deuxièmement, j'ai un modèle prédisant une estimation à partir d'autres …
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Somme des variables aléatoires tronquées normales
Supposons que j'ai variables aléatoires normales indépendantesnnn X1∼ N (μ1,σ21)X2∼ N (μ2,σ22)⋮Xn∼ N (μn,σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) et . Comment pourrais-je caractériser la densité de si la distribution de chaque est tronquée à l'intérieur ? En d'autres termes, partir de distributions normales indépendantes , …
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Erreurs dans l'ajustement d'un modèle de régression quantile censuré
J'ai un résultat avec une censure à droite comme ceci: y<-c(rep(2.83,3), rep(3.17,4), rep(3.83,4), rep(4.17,5), rep(4.83,8), rep(5.5,3), rep(7.17,5), rep(8.17,7), rep(8.83,12), rep(9.5, 12), rep(9.83,17), rep(10.17,30), rep(10.50,100)) où y=10.5sont les bonnes valeurs de censure. Ensuite, j'essaierais d'utiliser quantreg::crqpour ajuster un modèle de régression quantile censuré et commencer avec une variable d'intervention binaire: set.seed(123) …
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Regroupement de données comportant un mélange de variables continues et catégorielles
J'ai des données qui représentent un aspect du comportement humain. Je veux le regrouper (sans surveillance) en profils comportementaux d'une certaine sorte. maintenant, certaines de mes variables sont catégoriques (avec 2 catégories ou plus), et certaines sont continues (la plupart sont des pourcentages). Quelques variables sont encore plus complexes dans …
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Censure d'intervalle
J'ai exécuté une courbe de survie de censure d'intervalle avec R, JMP et SAS. Ils m'ont tous deux donné des graphiques identiques, mais les tableaux différaient un peu. Voici le tableau que JMP m'a donné. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 …
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