প্রশ্ন ট্যাগ «r»

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 6 বছর আগে বন্ধ ছিল । একটি ডেটা ফ্রেমে, আমি নামটি দিয়ে কলামের সূচি পেতে চাই। উদাহরণ স্বরূপ: x <- data.frame(foo=c('a','b','c'),bar=c(4,5,6),quux=c(4,5,6)) আমি "বার" …

11 r 

আমি আরিমা মডেলগুলিকে আসল টাইম সিরিজে ফিট করেছি এবং সেরা মডেলটি আরিমা (1,1,0)। এখন আমি সেই মডেল থেকে সিরিজটি অনুকরণ করতে চাই। আমি সাধারণ এআর (1) মডেলটি লিখেছি, তবে কীভাবে মডেল এআরআই (1,1,0) এর মধ্যে পার্থক্য সামঞ্জস্য করতে পারি তা বুঝতে পারি না। এআর (1) সিরিজের জন্য নিম্নলিখিত আর কোডটি …

11 r  time-series  arima 

র্যান্ডম ফরেস্ট বা এক্সট্রিম গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং (এক্সজিবিস্ট) এর মতো অ্যালগোরিদম ব্যবহার করার সময় প্রতিটি পূর্বাভাসিত মানের জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের স্কোর (আমরা এটিকে আত্মবিশ্বাসের মান বা সম্ভাবনাও বলতে পারি) পেতে পারি? আসুন বলি যে এই আত্মবিশ্বাসের স্কোর 0 থেকে 1 অবধি থাকবে এবং একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কে আমি কতটা আত্মবিশ্বাসী তা …

11 r  regression  random-forest  prediction  boosting 

আমি প্রত্যাশা করছি যে আমার তুলনামূলক সহজ প্রশ্ন হিসাবে কেউ সাহায্য করতে পারে এবং আমি মনে করি আমি উত্তরটি জানি তবে নিশ্চিত হওয়া ছাড়া এটি এমন একটি বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে যা আমি নিশ্চিত হতে পারি না। প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল হিসাবে আমার কিছু গণনা তথ্য রয়েছে এবং আমি পরিমাপ করতে চাই যে …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

আমি নেগেটিভ দ্বিপদী মডেল ব্যবহার করে আর-তে কোনও হোস্টকে প্রভাবিত করে পরজীবীর গড় তীব্রতা মডেল করার চেষ্টা করছি। আমি 50 বা ততোধিক সতর্কতা পেয়ে যাচ্ছি যা বলে: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 আমি কীভাবে এটি মোকাবেলা করতে পারি? আমার কোডটি এর মতো দেখাচ্ছে: mst.nb …

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

আমি আর-তে আমার রিগ্রেশন মডেলে ডিডাব্লু টেস্টটি প্রয়োগ করেছিলাম এবং আমি একটি ডিডাব্লু পরীক্ষার পরিসংখ্যান পেয়েছি 1.78 এবং একটি পি-ভ্যালু 2.2e-16 = 0। এর অর্থ কি এই অবশিষ্টাংশের মধ্যে অটোকোরিলেশন নেই কারণ স্টাটটি একটি ছোট পি-মানের সাথে 2 এর কাছাকাছি বা এর অর্থ যদিও স্ট্যাটটি 2 পি-মানটি খুব কম এবং …

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

মূল উপাদান বিশ্লেষণের মাধ্যমে প্রাপ্ত মূল্যগুলির দ্বি-দ্বি ব্যবহার করে, প্রতিটি নীতি উপাদান তৈরি করে এমন ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি অন্বেষণ করা সম্ভব। লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণের মাধ্যমেও কি এটি সম্ভব? প্রদত্ত উদাহরণগুলি ব্যবহার করে ডেটা হ'ল "এডগার অ্যান্ডারসনের আইরিস ডেটা" ( http://en.wikedia.org/wiki/Iris_flower_data_set )। আইরিস ডেটা এখানে : id SLength SWidth PLength PWidth species …

11 r  pca  multivariate-analysis  discriminant-analysis  biplot 

আমার কাছে প্রতিদিনের ডেটা দু'বারের সিরিজ রয়েছে। একটি sign-upsএবং terminationsসাবস্ক্রিপশন অন্য । আমি উভয় ভেরিয়েবলের মধ্যে থাকা তথ্য ব্যবহার করে পরবর্তীটির পূর্বাভাস দিতে চাই। এই সিরিজের গ্রাফের দিকে তাকালে এটা স্পষ্ট হয় যে কয়েক মাস আগে সাইন-আপের বহুগুণের সাথে টার্মিনেশনগুলি সম্পর্কযুক্ত। অর্থাৎ, 10 ই মে সাইন-আপগুলি স্পাইকের ফলে 10 ই …

11 r  time-series  seasonality  var 

আমরা স্বতঃ-সংযুক্ত র্যান্ডম মানগুলি তৈরি করার চেষ্টা করছি যা টাইমসরি হিসাবে ব্যবহৃত হবে। আমাদের কাছে বিদ্যমান কোন ডেটা নেই যা আমরা উল্লেখ করি এবং কেবল স্ক্র্যাচ থেকে ভেক্টর তৈরি করতে চাই। একদিকে আমাদের অবশ্যই বিতরণ এবং এর এসডি সহ একটি এলোমেলো প্রক্রিয়া দরকার। অন্যদিকে এলোমেলো প্রক্রিয়াটিকে প্রভাবিত করে স্বতঃসংশোধন বর্ণনা …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

ধরুন আমাদের কাছে নিম্নলিখিত ডেটা সেট রয়েছে: Men Women Dieting 10 30 Non-dieting 5 60 আমি যদি আর-তে ফিশার সঠিক পরীক্ষা চালাই তবে কী alternative = greater(বা কম) বোঝায়? উদাহরণ স্বরূপ: mat = matrix(c(10,5,30,60), 2,2) fisher.test(mat, alternative="greater") আমি পেয়েছি p-value = 0.01588এবং odds ratio = 3.943534। এছাড়াও, যখন আমি কন্টিজেন্সি …

11 r  statistical-significance  contingency-tables  fishers-exact 

আমাকে সম্প্রতি বলা হয়েছিল যে এই সমবায়ীদের জন্য সময়ের ব্যবধানের পরিচয় না দিয়ে দ্রাঘিমাংশীয় মিশ্র মডেলগুলিতে সময়-পরিবর্তিত কোভেরিয়েটগুলি অন্তর্ভুক্ত করা সম্ভব ছিল না। আপনি কি এটিকে নিশ্চিত / অস্বীকার করতে পারবেন? এই পরিস্থিতিতে আপনার কোন রেফারেন্স আছে? আমি পরিষ্কার করার জন্য একটি সাধারণ পরিস্থিতি প্রস্তাব করছি। মনে করুন যে আমি …

11 r  mixed-model  lme4-nlme 

ক্রস সেকশনাল ডেটা নিয়ে বেশিরভাগ সময় পর্যন্ত কাজ করেছেন এবং খুব সম্প্রতি ব্রাউজ করছেন, প্রবর্তক সময় সিরিজ সাহিত্যের একগুচ্ছ হোঁচট খেয়ে স্ক্যান করা আমি ভাবছি টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে কোন ভূমিকাটি ব্যাখ্যাযোগ্য ভেরিয়েবল খেলছে। আমি ডি-ট্রেন্ডিংয়ের পরিবর্তে একটি ট্রেন্ড ব্যাখ্যা করতে চাই । একটি ভূমিকা হিসাবে যা আমি পড়েছি তার বেশিরভাগই …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

আমি নিম্নলিখিত সময়ের সিরিজের ডেটাগুলিকে seasonতু, প্রবণতা এবং অবশিষ্টাংশের সংমিশ্রণগুলিতে দ্রবীভূত করতে চাই। ডেটাটি একটি বাণিজ্যিক বিল্ডিং থেকে প্রতি ঘন্টা কুলিং এনার্জি প্রোফাইল: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) সুস্পষ্ট দৈনিক এবং সাপ্তাহিক মরসুমের প্রভাবগুলি তাই এর পরামর্শের ভিত্তিতে রয়েছে: একাধিক মৌসুমী উপাদানগুলির সাথে সময় সিরিজটি কীভাবে পচে যায়? , …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

tl; dr: শূন্যের নীচে উত্পন্ন ডেটাসেট দিয়ে শুরু করে আমি প্রতিস্থাপনের সাথে কেসগুলি পুনরায় প্রতিস্থাপন করেছি এবং প্রতিটি পুনরায় মডেল করা ডেটাসেটের জন্য হাইপোথিসিস পরীক্ষা চালিয়েছি। এই অনুমান পরীক্ষাগুলি নালটিকে সময়ের 5% এরও বেশি প্রত্যাখ্যান করে। নীচে, খুব সাধারণ সিমুলেশনটিতে, আমি দিয়ে ডেটাসেট তৈরি করি এবং আমি প্রত্যেকের কাছে একটি …

10 r  bootstrap  simulation  resampling 

আমি কেন ম্যানুয়াল বহুত্বকীয় প্রসারণ এবং আর polyফাংশন ব্যবহারের জন্য বিভিন্ন পূর্বাভাস পাচ্ছি ? set.seed(0) x <- rnorm(10) y <- runif(10) plot(x,y,ylim=c(-0.5,1.5)) grid() # xp is a grid variable for ploting xp <- seq(-3,3,by=0.01) x_exp <- data.frame(f1=x,f2=x^2) fit <- lm(y~.-1,data=x_exp) xp_exp <- data.frame(f1=xp,f2=xp^2) yp <- predict(fit,xp_exp) lines(xp,yp) # using poly …

10 r  regression  polynomial