প্রশ্ন ট্যাগ «r»

আমি "চেঞ্জ পয়েন্ট" বিশ্লেষণ, বা nls()আর এর সাহায্যে একটি মাল্টিপেজ রিগ্রেশন বাস্তবায়নের চেষ্টা করছি এখানে আমি তৈরি কিছু জাল তথ্য । ডেটা ফিট করার জন্য আমি যে সূত্রটি ব্যবহার করতে চাই তা হ'ল: Y= β0+ + β1এক্স + + β2সর্বোচ্চ ( 0 , এক্স - δ))Y=β0+ +β1এক্স+ +β2সর্বোচ্চ(0,এক্স-δ)y = \beta_0 …

16 r  regression  change-point  nls 

আমি বর্তমানে randomForestআর এ প্যাকেজটি ব্যবহার করে একটি শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য এলোমেলো বনগুলিতে ফিট করছি এবং এই মডেলগুলির প্রশিক্ষণের ত্রুটি কীভাবে রিপোর্ট করবেন সে সম্পর্কে আমি অনিশ্চিত । আমার প্রশিক্ষণের ত্রুটি 0% এর কাছাকাছি যখন আমি কমান্ডটি পেয়েছি এমন পূর্বাভাস ব্যবহার করে এটি গণনা করি: predict(model, data=X_train) X_trainপ্রশিক্ষণের ডেটা কোথায় …

16 r  machine-learning  classification  random-forest  overfitting 

আমি আরএম তে গ্ল্যাম ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছি I আমার দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল রয়েছে। আমি কীভাবে দুটি ভেরিয়েবলের স্ক্যাটার প্লটে আমার মডেলটির সিদ্ধান্তের সীমানা প্লট করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, আমি কীভাবে এই চিত্রটি প্লট করতে পারি: http : //onlinecourses.sज्ञान.psu.edu/stat557/node/55 ধন্যবাদ।

16 r  logistic 

randomForestআমি যখন ব্যবহার করি তখন প্যাকেজটি ক্লাসের সম্ভাবনাগুলি কীভাবে অনুমান করে predict(model, data, type = "prob")? সম্ভাব্যতার পূর্বাভাস rangerদেওয়ার পক্ষে probability = Tযুক্তি ব্যবহার করে আমি এলোমেলো বন প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করছিলাম । rangerডকুমেন্টেশনে বলেছেন যে এটি: ম্যালি এট আল-এর মতো একটি সম্ভাব্য বন বর্ধন করুন। (2012)। আমি কিছু ডেটা …

16 r  random-forest  prediction 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

আমি glm()আর ব্যবহার করে নাল হাইপোথেসিগুলি পরিবর্তন করতে আগ্রহী উদাহরণ স্বরূপ: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) অনুমানটি পরীক্ষা করে যে p=0.5p=0.5p = 0.5 । আমি যদি নালকে ppp = কিছু স্বেচ্ছাচারী মানতে পরিবর্তন করতে চাই তবে কী হবে glm()? আমি জানি যে এটি দিয়েও …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

আমি lme4::glmer()দ্বিপদী জেনারেলাইজড মিশ্র মডেল (জিএলএমএম) এর উপর নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে ফিট করতে ব্যবহার করার চেষ্টা করছি যা বাইনারি নয়, তবে শূন্য এবং একের মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। এই পরিবর্তনশীলটিকে কেউ সম্ভাবনা হিসাবে ভাবতে পারে; এটি আসলে হয় সম্ভাব্যতা হিসাবে প্রতিবেদন মানুষের বিষয় দ্বারা (একটি পরীক্ষা যে আমি সাহায্যের বিশ্লেষণ)। …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

সিভি প্রশ্ন আমি (ক) মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলটির বিশদ এবং সংক্ষিপ্ত গাণিতিক উপস্থাপনা (গুলি) দেওয়ার চেষ্টা করছি। আমি lme4আর প্যাকেজটি ব্যবহার করছি my আমার মডেলের সঠিক গাণিতিক উপস্থাপনা কী? ডেটা, বিজ্ঞানের প্রশ্ন এবং আর কোড আমার ডেটা সেটটিতে বিভিন্ন অঞ্চলে প্রজাতি রয়েছে। আমি পরীক্ষা করছি যদি কোনও প্রজাতির প্রবণতা সময়ের সাথে …

15 r  mixed-model  multilevel-analysis  lme4-nlme 

বয়েশিয়ান স্ট্রাকচারাল টাইম সিরিজের মডেলগুলি সম্পর্কে এই ব্লগ পোস্টটি পড়ার পরে , আমি এর আগে আমি আরিমা ব্যবহার করব এমন সমস্যার প্রসঙ্গে এইটিকে বাস্তবায়নের দিকে নজর দিতে চেয়েছিলাম। আমার কিছু পরিচিত (তবে গোলমাল) মৌসুমী উপাদানগুলির সাথে কিছু তথ্য রয়েছে - এটির অবশ্যই একটি বার্ষিক, মাসিক এবং সাপ্তাহিক উপাদান রয়েছে এবং …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

আমি একটি কাজের উদাহরণ পেয়েছি (আরে), যা আমি আরও বোঝার চেষ্টা করছি। আমি লিনিমা ব্যবহার করছি একটি লিনিয়ার মডেল তৈরি করতে এবং আমি ভাবার পরিবর্তন গণনার ধাপে ধাপে কী ঘটছে তা বোঝার চেষ্টা করছি। আমি বেশিরভাগ সহগের গণনা করার জন্য কী ঘটে তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি। আমি যেটা বুঝতে …

15 r  regression  linear-model 

আমি জানতে চাই যে ব্রেম্যানের এলোমেলো বন (আর র্যান্ডমফোরস্ট প্যাকেজের এলোমেলো বন) কোনও বিভাজন মাপদণ্ড (বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের মানদণ্ড) তথ্য লাভ বা গিনি সূচক হিসাবে ব্যবহার করে? আমি এটি http://www.stat.berkeley.edu/~breiman/RandomForests/cc_home.htm এ এবং আর-এ র্যান্ডমফোরস্ট প্যাকেজটির জন্য ডকুমেন্টেশনে সন্ধান করার চেষ্টা করেছি, তবে কেবলমাত্র আমি খুঁজে পেলাম যে গিনি সূচকটি ব্যবহার করা …

15 r  random-forest  entropy  gini 

আমার দুটি ভেরিয়েবল রয়েছে - এক্স এবং ওয়াই এবং আমার ক্লাস্টার সর্বাধিক (এবং অনুকূল) করা প্রয়োজন = 5 Let's আসুন ভেরিয়েবলগুলির আদর্শ প্লটটি নিম্নলিখিতগুলির মতো: আমি এটির 5 টি ক্লাস্টার তৈরি করতে চাই। এটার মতো কিছু: সুতরাং আমি এই 5 টি ক্লাস্টার সঙ্গে মিশ্রণ মডেল মনে করি। প্রতিটি ক্লাস্টারের চারপাশে …

15 r  clustering  gaussian-mixture 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

আমি glmnetপ্যাকেজে নতুন এবং ফলাফলগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তা সম্পর্কে আমি এখনও নিশ্চিত নই। কেউ দয়া করে আমাকে নীচের ট্রেস প্লটটি পড়তে সহায়তা করতে পারেন? নিম্নলিখিতটি চালিয়ে গ্রাফটি প্রাপ্ত হয়েছিল: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet