প্রশ্ন ট্যাগ «r»

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

আর শেখার সময় আমি একটি পরিসংখ্যান পাঠ্যপুস্তকের মধ্য দিয়ে কাজ করছি এবং আমি নিম্নলিখিত উদাহরণে হোঁচট খেয়েছি: দেখার পরে ?quantileআমি নিম্নলিখিত দিয়ে আর এ এটি পুনরায় তৈরি করার চেষ্টা করেছি: > nuclear <- c(7, 20, 16, 6, 58, 9, 20, 50, 23, 33, 8, 10, 15, 16, 104) > quantile(nuclear) …

33 r  quantiles 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে মডেলিংয়ে নতুন, তবে আমি পর্যবেক্ষণের ডেটা ভালভাবে ফিট করে এমন সমস্ত উপলভ্য ডেটা পয়েন্ট সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থাপন করতে সক্ষম হয়েছি। নিউটাল প্যাকেজটির সাহায্যে নিউরাল নেটওয়ার্কটি আরয়ে করা হয়েছিল: require(nnet) ##33.8 is the highest value mynnet.fit <- nnet(DOC/33.80 ~ ., data = MyData, size = …

33 r  neural-networks 

আমি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি "ক্লাস্টারিং" এবং কীভাবে আর তে চালিত করব তা বোঝার চেষ্টা করছি (এটি স্ট্যাটায় তুচ্ছ)। আরআই তে হয় ব্যবহার করে plmবা আমার নিজস্ব ফাংশন লিখতে ব্যর্থ হয়েছে । আমি প্যাকেজ diamondsথেকে ডেটা ব্যবহার করব ggplot2। আমি ডামি ভেরিয়েবলগুলির সাথে স্থির প্রভাবগুলি করতে পারি > library(plyr) > library(ggplot2) > …

33 r  panel-data  standard-error  fixed-effects-model  clustered-standard-errors 

বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সম্পর্কে জানতে আমি একটি ভাল বই / টিউটোরিয়াল খুঁজছি। আর-তে টিকে থাকার বিশ্লেষণ করার বিষয়েও আমি আগ্রহী interested

33 r  survival  references 

আমি সাধারণত বিআইসি ব্যবহার করি কারণ আমার বোঝাপড়াটি এটি এআইসির চেয়ে পার্সিমনিটিকে আরও দৃ strongly়ভাবে মূল্য দেয়। যাইহোক, আমি এখন আরও ব্যাপক পদ্ধতির ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি এবং এটিও ব্যবহার করতে চাই। আমি জানি যে রাফ্টারি (1995) বিআইসি পার্থক্যের জন্য দুর্দান্ত দিকনির্দেশনা উপস্থাপন করেছিল: 0-2 দুর্বল, 2-2 একটি মডেল আরও …

32 r  model-selection  references  aic  bic 

এর জন্য ডকুমেন্টেশন থেকে anova(): যখন অবজেক্টের ক্রম দেওয়া হয়, তখন 'আনোভা' নির্দিষ্ট ক্রমে মডেলগুলির একে অপরের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করে ... একে অপরের বিরুদ্ধে মডেলগুলি পরীক্ষা করার অর্থ কী? এবং আদেশ কেন ব্যাপার? জেনাবেল টিউটোরিয়াল থেকে এখানে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে : > modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1)) > modelDom = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=2)) …

32 r  anova 

আমি lm()একটি ডেটা সেটে এমন একটি মডেল ফিট করছি যা আর্থিক ত্রৈমাসিকের জন্য সূচকগুলি অন্তর্ভুক্ত করে (Q1, Q2, Q3, Q4 কে একটি ডিফল্ট করে তোলে)। ব্যবহার করে lm(Y~., data = data) আমি NAকিউ 3 এর সহগ হিসাবে এবং একটি সতর্কতা পেয়েছি যে এককতার কারণে একটি পরিবর্তনশীল বাদ দেওয়া হয়েছিল। আমার …

32 r  regression 

স্কেলের শক্তিশালী অনুমানের সংখ্যা রয়েছে । একটি উল্লেখযোগ্য উদাহরণ হ'ল মাঝারি পরম বিচ্যুতি যা হিসাবে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সাথে সম্পর্কিত । বায়েশিয়ান কাঠামোয় মোটামুটিভাবে সাধারণ বিতরণের অবস্থান সম্পর্কে দৃ rob়ভাবে অনুমান করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ, বহিরাগতদের দ্বারা দূষিত একটি সাধারণ বলুন) উদাহরণস্বরূপ, কেউ ধরে নিতে পারে যে ডেটা বিতরণ বা …

32 r  bayesian  estimation  standard-deviation  robust 

আপনার প্রশস্ত ফর্ম্যাট বা দীর্ঘ বিন্যাসে ডেটা থাকতে পারে। বিন্যাসের ভিত্তিতে ব্যবহারযোগ্য পদ্ধতিগুলি পৃথক হওয়ায় এটি বেশ গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। আমি জানি যে আপনাকে পুনর্নির্মাণের প্যাকেজটির সাথে melt()এবং এ cast()থেকে কাজ করতে হবে তবে কিছু জিনিস মনে হচ্ছে যা আমি পাই না। কেউ আমাকে কীভাবে সংক্ষিপ্ত বিবরণ দিতে পারে?

32 data-transformation  r 

আমি ম্যাট্রিক্স এ এর ​​প্রতিটি কলামের বিরুদ্ধে একটি ভেক্টর বিকে পুনরায় চাপিয়ে দিতে চাই, যদি কোনও অনুপস্থিত তথ্য না পাওয়া যায় তবে এটি তুচ্ছ, তবে যদি ম্যাট্রিক্স এ-তে অনুপস্থিত মান রয়েছে, তবে এ এর ​​বিরুদ্ধে আমার প্রতিরোধকে কেবল সারি অন্তর্ভুক্ত করতে বাধ্য করা হবে যেখানে সমস্ত মান উপস্থিত থাকে (ডিফল্ট …

32 r  missing-data  linear-model 

আমি আর এর সাহায্যে পোইসন বিতরণ (ওভার-ডিসপ্রেসন সহ) মাল্টিলেভেল জিএলএমএম ফিট করতে চাই এই মুহুর্তে আমি lme4 ব্যবহার করছি তবে আমি লক্ষ্য করেছি যে সম্প্রতি quasipoissonপরিবারটি সরিয়ে দেওয়া হয়েছে। আমি অন্য কোথাও দেখেছি যে আপনি প্রতি পর্যবেক্ষণের জন্য এক স্তরের সাথে একটি এলোমেলো ইন্টারসেপ্ট যোগ করে দ্বিপদী বিতরণের জন্য অতিরিক্ত …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

ধরা যাক আমাদের নীচে দেওয়া পরিসংখ্যান রয়েছে gender mean sd n f 1.666667 0.5773503 3 m 4.500000 0.5773503 4 আপনি কীভাবে দ্বি-নমুনা টি-টেস্ট সম্পাদন করেন (দেখতে কিছু পরিবর্তনশীল নারী-পুরুষের মধ্যে কোনও উল্লেখযোগ্য পার্থক্য আছে কি না) প্রকৃত তথ্যের চেয়ে এই জাতীয় পরিসংখ্যান ব্যবহার করে? কীভাবে এটি করা যায় তা আমি …

32 r  t-test 

জিবিএম ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলি পরীক্ষা করার জন্য (যেমন ইন্টারঅ্যাকশন গভীরতা, মিনিচাইল্ড, স্যাম্পল রেট ইত্যাদি) কিছু দরকারী নির্দেশিকা কী? ধরা যাক আমার কাছে 70-100 বৈশিষ্ট্য রয়েছে, 200,000 জনসংখ্যা রয়েছে এবং আমি 3 এবং 4 এর আন্তঃসংযোগ গভীরতার পরীক্ষা করার ইচ্ছা নিয়েছি যে স্পষ্টতই পরামিতিগুলির সংমিশ্রণটি নমুনা ছাড়াই সেরা পরীক্ষা করে দেখার …

31 r  hypothesis-testing  cart  boosting 

মানচিত্র, বহুভুজ এবং ছায়াযুক্ত অঞ্চলগুলির জন্য রঙিন অন্ধ-বান্ধব রঙ পছন্দ সম্পর্কে অনেক কিছু লেখা হয়েছে (উদাহরণস্বরূপ http://colorbrewer2.org দেখুন )। আমি লাইন বর্ণগুলির জন্য লাইনের রঙ এবং বিভিন্ন লাইন বেধের জন্য সুপারিশগুলি খুঁজে পাইনি। লক্ষ্যগুলি হ'ল: সহজেই লাইনগুলি আলাদা করা যায় এমনকি যখন তারা মিশে যায় বর্ণ অন্ধত্বের সবচেয়ে সাধারণ ফর্মগুলির …

31 r  data-visualization