প্রশ্ন ট্যাগ «r»

সংখ্যাসূচকভাবে আহরিত MLE s এর GLMM কঠিন এবং বাস্তবে,, আমি জানি, আমরা পাশব বল অপ্টিমাইজেশান ব্যবহার করা উচিত নয় (যেমন, ব্যবহার optimএকটি সহজ ভাবে)। তবে আমার নিজের শিক্ষাগত উদ্দেশ্যে, আমি মডেলটি সঠিকভাবে বুঝতে পেরেছি কিনা তা চেষ্টা করার চেষ্টা করতে চাই (নীচের কোডটি দেখুন)। আমি দেখতে পেয়েছি যে আমি সবসময়ই …

37 r  maximum-likelihood  optimization  lme4-nlme 

আমি ধরে নিতে চাই বাল্টিক সাগরের সমুদ্র পৃষ্ঠের তাপমাত্রা বছরের পর বছর একই বছর, এবং তারপরে একটি ফাংশন / লিনিয়ার মডেল সহ এটি বর্ণনা করি। আমার ধারণাটি ছিল কেবলমাত্র দশমিক সংখ্যা (বা num_months / 12) হিসাবে বছর ইনপুট করা এবং সেই সময়ের তাপমাত্রাটি কেমন হওয়া উচিত out আর-তে এটি lm …

37 r  regression  time-series  lm 

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন তৈরি করেছি যেখানে চিকিত্সা ( Cureবনাম No Cure) পাওয়ার পরে ফলাফলের পরিবর্তনশীল নিরাময় হচ্ছে । এই গবেষণার সমস্ত রোগী চিকিত্সা পেয়েছিলেন। ডায়াবেটিস হওয়া এই পরিণতির সাথে যুক্ত কিনা তা জানতে আগ্রহী। আর-তে আমার লজিস্টিক রিগ্রেশন আউটপুট নীচের মত দেখাচ্ছে: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

এই প্রশ্নের ইতিমধ্যে এখানে একটি উত্তর আছে: এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটরে একটি বীজ ঠিক কী? 3 টি উত্তর আমি বুঝতে পারি যে set.seed()সিউডো-এলোমেলো সংখ্যা জেনারেশনের জন্য আর-এ ব্যবহার করা হয়। আমি আরও বুঝতে পারি যে একই নম্বর ব্যবহার করে, set.seed(123)বীমাগুলির মতো আপনি ফলাফল পুনরুত্পাদন করতে পারেন। তবে আমি যা পাই না …

37 r  random-generation 

আমি দুটি পৃথক ফাংশন ( prcompএবং princomp) ব্যবহার করে আর দিয়ে মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সম্পাদন করেছি এবং দেখেছি যে পিসিএর স্কোরগুলি স্বাক্ষরে পৃথক। এটা কিভাবে হতে পারে? এই বিবেচনা: set.seed(999) prcomp(data.frame(1:10,rnorm(10)))$x PC1 PC2 [1,] -4.508620 -0.2567655 [2,] -3.373772 -1.1369417 [3,] -2.679669 1.0903445 [4,] -1.615837 0.7108631 [5,] -0.548879 0.3093389 [6,] …

37 r  pca  factor-analysis 

আমি বিভিন্ন মডেলের মধ্যে আমার ডেটা মাপসই করা হবে এবং মূর্ত আউট যে চেষ্টা ছিল fitdistrলাইব্রেরি থেকে ফাংশন MASSএর Rআমাকে দেয় Negative Binomialসেরা-ফিট হিসাবে। উইকির পৃষ্ঠা থেকে এখন সংজ্ঞাটি দেওয়া হল: নেগবিন (আর, পি) বিতরণ শেষ পরীক্ষায় সাফল্যের সাথে কে + আর বের্নুলি (পি) ট্রায়ালগুলিতে কে ব্যর্থতা এবং আর সাফল্যের …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

শ্রেণিবিন্যাস এবং প্রতিরোধের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেলগুলি তৈরি করতে আমি আরে ক্যারেট প্যাকেজটি ব্যবহার করছি । ক্র্যাট বৈধতা বা বুট স্ট্র্যাপিং দ্বারা মডেল হাইপার-পরামিতিগুলি সুর করার জন্য ক্যারেট একটি ইউনিফাইড ইন্টারফেস সরবরাহ করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি সাধারণ 'নিকটতম প্রতিবেশী' মডেল তৈরি করছেন তবে আপনার কয়টি প্রতিবেশী ব্যবহার করা …

37 r  time-series  cross-validation 

মান্টেলের পরীক্ষা জৈবিক গবেষণায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় প্রাণীর স্থানিক বিতরণ (মহাকাশে অবস্থান) এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা করার জন্য, উদাহরণস্বরূপ, তাদের জিনগত সম্পর্ক, আগ্রাসনের হার বা অন্য কোনও বৈশিষ্ট্যের সাথে। প্রচুর ভাল জার্নাল এটি ব্যবহার করছে ( পিএনএএস, পশুর আচরণ, আণবিক বাস্তুশাস্ত্র ... )। আমি এমন কিছু নিদর্শন বানিয়েছিলাম যা …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

আমি বর্তমানে আর প্যাকেজ lme4 ব্যবহার করছি । আমি এলোমেলো প্রভাব সহ লিনিয়ার মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলি ব্যবহার করছি: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random …

37 r  regression  mixed-model  random-effects-model 

Effectsপ্যাকেজ প্যাকেজ মাধ্যমে প্রাপ্ত রৈখিক মিশ্র প্রভাব মডেল ফলাফল প্লট করার জন্য খুব দ্রুত এবং সুবিধাজনক উপায় সরবরাহ করে । ফাংশন গণনা করে আস্থা অন্তর (সিআইএস) খুব দ্রুত, কিন্তু কিভাবে বিশ্বস্ত এই আস্থা অন্তর কি?lme4effect উদাহরণ স্বরূপ: library(lme4) library(effects) library(ggplot) data(Pastes) fm1 <- lmer(strength ~ batch + (1 | cask), …

36 r  mixed-model  confidence-interval  effects  lme4-nlme 

আমি আমার ক্রুশের বৈধতা যাচাইয়ের পদ্ধতিটি আমার পরিস্থিতির পক্ষে সেরা তা বের করার চেষ্টা করছি। নিম্নলিখিত তথ্যগুলি ইস্যুটি (আরে) এর মাধ্যমে কাজ করার জন্য কেবল উদাহরণ, তবে আমার আসল Xতথ্য ( xmat) একে অপরের সাথে সম্পর্কিত এবং yভেরিয়েবল ( ymat) এর সাথে বিভিন্ন ডিগ্রি সম্পর্কিত । আমি আর কোড সরবরাহ …

36 r  regression  cross-validation  linear-model 

আমি আমার কাছে থাকা কিছু ডেটাতে দ্বিতীয় ক্রমের বহুবর্ষীয় ফিট তৈরি করার চেষ্টা করছি। আসুন আমি বলি যে আমি এইগুলির সাথে এটি ফিট করে ggplot(): ggplot(data, aes(foo, bar)) + geom_point() + geom_smooth(method="lm", formula=y~poly(x, 2)) আমি পাই: সুতরাং, একটি দ্বিতীয় ক্রম ফিট বেশ ভাল কাজ করে। আমি আর দিয়ে এটি গণনা …

36 r  regression  interpretation  regression-coefficients 

শৈবাল বায়োমাসের তিনটি গোষ্ঠীর ( একজনএকজনA , বিবিB , সিসিC ) ডেটা রয়েছে যার মধ্যে অসম নমুনার আকার রয়েছে ( এনএকজন= 15এনএকজন=15n_A=15 , এনবি= 13এনবি=13n_B=13 , এনসি= 12এনসি=12n_C=12 ) এবং আমি যদি এই গোষ্ঠীগুলি একই জনসংখ্যার থেকে থাকে তবে আমি তুলনা করতে চাই । একমুখী আনোভা অবশ্যই যাওয়ার উপায় হবে, …

36 r  anova  data-transformation  heteroscedasticity 

plot(density(rexp(100)) স্পষ্টতই শূন্যের বামে সমস্ত ঘনত্ব পক্ষপাতকে প্রতিনিধিত্ব করে। আমি অ-পরিসংখ্যানবিদদের জন্য কিছু ডেটা সংক্ষিপ্ত করতে চাই এবং আমি কেন অ-নেতিবাচক ডেটা শূন্যের বামে ঘনত্ব নিয়েছে এমন প্রশ্নগুলি এড়াতে চাই। প্লটগুলি এলোমেলোভাবে যাচাইয়ের জন্য; আমি চিকিত্সা এবং নিয়ন্ত্রণ গ্রুপগুলি দ্বারা ভেরিয়েবলগুলির বিতরণটি দেখাতে চাই। বিতরণগুলি প্রায়শই তাত্পর্যপূর্ণ - ইশ হয়। …

36 r  pdf  gamma-distribution  kernel-smoothing 

আমি 50,000 এর বেশি ভেরিয়েবল সহ একটি মডেলের জন্য লাসো বা রিজ রিগ্রেশন ব্যবহার করতে চাই। আমি আর তে সফ্টওয়্যার প্যাকেজ ব্যবহার করে এটি করতে চাই the সংকীর্ণ প্যারামিটার ( ) কীভাবে অনুমান করতে পারি ?λλ\lambda সম্পাদনা: আমি এখানে পৌঁছতে পয়েন্টটি এখানে: set.seed (123) Y <- runif (1000) Xv <- …

36 r  lasso  ridge-regression  high-dimensional