প্রশ্ন ট্যাগ «r»

তিনটি ভেরিয়েবল দেওয়া, yএবং x, যা ধনাত্মক ধারাবাহিক, এবং zযা স্পষ্টত, আমার কাছে দুটি প্রার্থী মডেল দিয়েছেন: fit.me <- lmer( y ~ 1 + x + ( 1 + x | factor(z) ) ) এবং fit.fe <- lm( y ~ 1 + x ) কোন মডেলটি আরও উপযুক্ত তা নির্ধারণ …

10 r  hypothesis-testing  mixed-model  lme4-nlme 

আমি 'আর' তে গ্রাফ ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে একটি গ্রাফে নোডগুলিকে গ্রুপ / মার্জ করতে চাইছি। এখানে আমার সমস্যার একটি অত্যাশ্চর্য খেলনা তারতম্য। দুটি "গুচ্ছ" আছে গুচ্ছ সংযোগকারী একটি "ব্রিজ" রয়েছে এখানে একটি প্রার্থী নেটওয়ার্ক: আমি যখন সংযোগের দূরত্বটি দেখি, "হপকাউন্ট", আপনি যদি চান তবে আমি নীচের ম্যাট্রিক্সটি পেতে পারি: mymatrix …

10 r  clustering  data-visualization  numerics 

আমার কিছু পরিবর্তনশীল রয়েছে এবং আমি তাদের মধ্যে অ-লিনিয়ার সম্পর্কগুলি খুঁজে পেতে আগ্রহী। সুতরাং আমি কিছু স্প্লাইন বা লোস ফিট করব এবং দুর্দান্ত প্লটগুলি মুদ্রণ করব (নীচের কোডটি দেখুন)। তবে, আমি এমন কিছু পরিসংখ্যানও রাখতে চাই যা আমাকে ধারণা দেয় যে সম্পর্কটি এলোমেলো বিষয় ... সম্ভবত, আমার কিছু সামগ্রিক পি-মান …

10 r  regression  splines  loess 

আমি একটি মিশ্র মডেল (ইন্টারঅ্যাকশন সহ বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবল এবং একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবল) দিয়ে বুটস্ট্র্যাপিং করেছি। আমি এই ফলাফলটি পেয়েছি (কেবলমাত্র আংশিক): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias 

আমি আর-তে plm প্যাকেজটি ব্যবহার করে একটি পুল করা ওএলএস রিগ্রেশন চালাচ্ছি Though যদিও, আমার প্রশ্নটি মূল পরিসংখ্যান সম্পর্কে আরও বেশি, তাই আমি এখানে এখানে পোস্ট করার চেষ্টা করছি;) যেহেতু আমার প্রতিরোধের ফলাফলগুলি হেটেরোস্কেস্টাস্টিক অবশিষ্টাংশ পেয়েছে আমি হিটারোস্কেস্টাস্টিটি শক্তিশালী স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি ব্যবহার করে দেখতে চাই। ফলাফল হিসাবে coeftest(mod, vcov.=vcovHC(mod, type="HC0"))আমি …

10 r  anova  multiple-regression  heteroscedasticity  robust-standard-error 

আমি আর (জেনারাইজড লিনিয়ার মডেল) এ গ্ল্যামস চালাচ্ছি। আমি ভেবেছিলাম আমি প্যাভেলগুলি জানতাম - যতক্ষণ না আমি দেখেছি যে কোনও গ্ল্যামের জন্য সংক্ষিপ্তসারটি কল করা আপনাকে পুরো হিসাবে মডেলটির ওভাররাইডিং মানসিক প্রতিনিধি দেয় না - কমপক্ষে যেখানে লিনিয়ার মডেলগুলি করেন না। আমি ভাবছি যে এটি সহগের টেবিলের শীর্ষে, ইন্টারসেপ্টের মান …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

আমি স্তন ক্যান্সার ডেটাসেটের সাথে ঘুরে বেড়াচ্ছি এবং সমস্ত বৈশিষ্ট্যের একটি স্ক্র্যাপপ্লট তৈরি করেছি যার ধারণা পেতে কোনগুলি (লাল) malignantএর benign( নীল) শ্রেণীর পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে । আমি বুঝতে পারি যে সারিটি X অক্ষকে উপস্থাপন করে এবং কলামটি y অক্ষকে উপস্থাপন করে তবে আমি এই স্ক্রটারপ্লট …

10 r  data-visualization  interpretation  scatterplot 

সমস্ত প্রজাতি বিতরণ মডেলিং সাহিত্যের পরামর্শ দেয় যে সম্ভাবনাগুলি (উদাহরণস্বরূপ, র‌্যান্ডমফোরেস্টস) ছাড়িয়ে এমন একটি মডেল ব্যবহার করে কোনও প্রজাতির উপস্থিতি / অনুপস্থিতির পূর্বাভাস দেওয়ার সময়, প্রান্তিক সম্ভাব্যতার পছন্দ বাছাই করা যার দ্বারা একটি প্রজাতিকে উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা গুরুত্বপূর্ণ এবং এক হওয়া উচিত সর্বদা 0.5 এর ডিফল্ট উপর …

10 r  classification  random-forest  threshold 

প্যাকেজটির varImpসাথে র্যান্ডমফোরস্ট মডেলের জন্য কীভাবে ফাংশনটি কাজ করে তা বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে caret। নীচের উদাহরণে বৈশিষ্ট্যটি varImpভ্যার 3 ক্যারেটের ফাংশনটি ব্যবহার করে শূন্য গুরুত্ব পেয়েছে, তবে অন্তর্নিহিত র্যান্ডমফোরস্টের চূড়ান্ত মডেলটিতে বৈশিষ্ট্য ভের 3 এর জন্য শূন্য নয় importance কেন এই ক্ষেত্রে? require(randomForest) require(caret) rf <- train(x, y, method …

10 r  caret  random-forest 

আমি কিছু বাস্তব বিশ্বের ডেটা নিয়ে কাজ করছি এবং রিগ্রেশন মডেলগুলি কিছু বিপরীত ফলাফল পাচ্ছে। সাধারণত আমি পরিসংখ্যানকে বিশ্বাস করি তবে বাস্তবে এর মধ্যে কিছু জিনিস সত্য হতে পারে না। আমি যে প্রধান সমস্যাটি দেখতে পাচ্ছি তা হ'ল একটি ভেরিয়েবলের বৃদ্ধি প্রতিক্রিয়ার বৃদ্ধি ঘটায় যখন বাস্তবে বাস্তবে এগুলি নেতিবাচকভাবে সম্পর্কযুক্ত …

10 r  regression  regression-coefficients  computational-statistics 

আমি পরিসংখ্যানগুলিতে মোটামুটি নতুন এবং আর। আমি আমার ডেটাসেটের জন্য আরিমা পরামিতিগুলি নির্ধারণ করার প্রক্রিয়াটি জানতে চাই। আপনি কি আমাকে আর তাত্ত্বিকভাবে (যদি সম্ভব হয়) ব্যবহার করে এটি নির্ণয় করতে সহায়তা করতে পারেন? ডেটাটি জানুয়ারি -12 থেকে মার্চ -14 পর্যন্ত রয়েছে এবং মাসিক বিক্রয়কে চিত্রিত করে। এখানে ডেটা সেট করা …

10 r  arima  box-jenkins 

টাইম সিরিজ মডেলিংয়ের সাথে সাধারণ আরিমা মডেল ইত্যাদির আকারে আমার কিছু অভিজ্ঞতা আছে। এখন আমার কাছে এমন কিছু ডেটা রয়েছে যা অস্থিরতা ক্লাস্টারিংয়ের প্রদর্শন করে এবং আমি ডেটাতে একটি জিআরচ (1,1) মডেল ফিট করে শুরু করার চেষ্টা করতে চাই। আমার কাছে একটি ডেটা সিরিজ এবং বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবল রয়েছে বলে …

10 r  regression  garch 

একাধিক স্তরের মডেল ( গ্রন্থাগার lmerথেকে ব্যবহার করে lme4 R) প্রশিক্ষণের জন্য যে সূত্রটি উল্লেখ করা দরকার তা সর্বদা আমাকে পায়। আমি অসংখ্য পাঠ্যপুস্তক এবং টিউটোরিয়াল পড়েছি, তবে এটি কখনই সঠিকভাবে বুঝতে পারি নি। সুতরাং এখানে এই টিউটোরিয়াল থেকে একটি উদাহরণ যে আমি একটি সমীকরণ মধ্যে সূচিত দেখতে চাই। আমরা …

10 r  multilevel-analysis  lme4-nlme 

সময় সিরিজের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার বিষয়ে কিছুটা শুনেছি। আমি কীভাবে তুলনা করতে পারি, আমার টাইম-সিরিজ (দৈনিক খুচরা ডেটা) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কোন পদ্ধতিটি আরও ভাল: অটো.রিমা (এক্স), এটস (এক্স) বা নেটনেটার (এক্স)। আমি অটো.আরিয়ামার সাথে এআইসি বা বিআইসির মাধ্যমে ইটের সাথে তুলনা করতে পারি। তবে …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

ধরা যাক, উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্কের সাথে আমার দ্বিভাগীয় প্রতিক্রিয়া রয়েছে। আমি এই ফলাফলগুলি মডেল করার জন্য দুটি উপায়ের সাথে তুলনা করার চেষ্টা করছি। একটি উপায় হ'ল দুটি ফলাফলের মধ্যে পার্থক্যকে মডেল করা: অন্য ব্যবহার বা মডেল করা: (yi2−yi1=β0+X′β)(yi2−yi1=β0+X′β)(y_{i2}-y_{i1}=\beta_0+X'\beta)glsgee(yij=β0+time+X′β)(yij=β0+time+X′β)(y_{ij}=\beta_0+\text{time}+X'\beta) এখানে একটি নিখুঁত উদাহরণ: #create foo data frame require(mvtnorm) require(reshape) set.seed(123456) sigma …

10 r  regression  model-selection