Le bildpackage semble être un excellent package pour les réponses binaires en série. Mais c'est pour un temps discret. Je voudrais spécifier une fonction lisse du temps pour la connexion du rapport de cotes de la réponse actuelle Y avec des réponses binaires mesurées à des moments antérieurs, ou au...
Je veux calculer la fonction de survie prédite pour un modèle de risques proportionnels de Cox avec des termes de fragilité [en utilisant le package de survie]. Il semble que lorsque des termes de fragilité figurent dans le modèle, la fonction de survie prévue ne peut pas être calculée. ## Example...
Je programme un algorithme kNN et j'aimerais savoir ce qui suit: Tie-breaks: Que se passe-t-il s'il n'y a pas de gagnant clair dans le vote majoritaire? Par exemple, tous les k voisins les plus proches sont de classes différentes, ou pour k = 4, il y a 2 voisins de classe A et 2 voisins de classe...
Je connais la formule de l'erreur quadratique moyenne et comment la calculer. Lorsque nous parlons d'une régression, nous pouvons calculer l'erreur quadratique moyenne. Mais peut-on parler d'un MSE pour un problème de classification et comment le
Mes prédictions provenant d'un modèle de régression logistique (glm dans R) ne sont pas limitées entre 0 et 1 comme je m'y attendais. Ma compréhension de la régression logistique est que vos paramètres d'entrée et de modèle sont combinés linéairement et la réponse est transformée en probabilité à...
Lors de l'obtention d'échantillons MCMC pour faire l'inférence sur un paramètre particulier, quels sont les bons guides pour le nombre minimum d' échantillons efficaces que l'on devrait viser? Et, ce conseil change-t-il à mesure que le modèle devient plus ou moins
Si je construis une matrice 2-D entièrement composée de données aléatoires, je m'attendrais à ce que les composants PCA et SVD n'expliquent essentiellement rien. Au lieu de cela, il semble que la première colonne SVD semble expliquer 75% des données. Comment cela peut-il être? Qu'est-ce que je fais...
Si je souhaitais ajuster les interactions bidirectionnelles entre une variable explicative linéaire et autre variable explicative qui a une relation quadratique avec la variable dépendante , devrais-je inclure à la fois l'interaction avec la composante quadratique et l'interaction avec la linéaire...
Voici mon contexte pour cette question: D'après ce que je peux dire, nous ne pouvons pas exécuter une régression ordinaire des moindres carrés dans R lors de l'utilisation de données pondérées et du surveypackage. Ici, nous devons utiliser svyglm(), qui exécute à la place un modèle linéaire...
Je suis nouveau dans la science des données et j'ai du mal à trouver des clusters dans un ensemble de données avec 200 000 lignes et 50 colonnes en R. Étant donné que les données ont des variables numériques et nominales, des méthodes comme K-means qui utilise la mesure de distance euclidienne ne...
J'ai exécuté PCA sur 25 variables et sélectionné les 7 meilleurs PC utilisant prcomp. prc <- prcomp(pollutions, center=T, scale=T, retx=T) J'ai ensuite fait une rotation varimax sur ces composants. varimax7 <- varimax(prc$rotation[,1:7]) Et maintenant, je souhaite faire pivoter varimax les...
Éditer J'ai trouvé un document décrivant exactement la procédure dont j'ai besoin. La seule différence est que le papier interpole les données moyennes mensuelles au quotidien, tout en préservant les moyennes mensuelles. J'ai du mal à mettre en œuvre l'approche en R. Tous les indices sont...
J'utilise package R lavaan pour estimer un modèle d'équation structurelle. Disons que le modèle se compose de 1 variable manifeste endogène avec 1 variable explicative latente et 2 variables explicites manifestes: group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age Le modèle de lave...
Je voudrais comparer des modèles sélectionnés avec faîtage, lasso et filet élastique. La figure ci-dessous montre les chemins des coefficients en utilisant les 3 méthodes: crête (figure A, alpha = 0), lasso (figure B; alpha = 1) et filet élastique (figure C; alpha = 0,5). La solution optimale...
J'ai un ensemble de valeurs xxx et yyy qui sont théoriquement liées de façon exponentielle: y=axby=axby = ax^b Une façon d'obtenir les coefficients consiste à appliquer des logarithmes naturels des deux côtés et à ajuster un modèle linéaire: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <-...
Pour les données distribuées approximativement normalement, les boîtes à moustaches sont un excellent moyen de visualiser rapidement la médiane et la répartition des données, ainsi que la présence de valeurs aberrantes. Cependant, pour les distributions plus lourdes, de nombreux points sont...
J'ai les résultats du même test appliqués à deux échantillons indépendants: x <- c(17, 12, 13, 16, 9, 19, 21, 12, 18, 17) y <- c(10, 6, 15, 9, 8, 11, 8, 16, 13, 7, 5, 14) Et je veux calculer un test de somme de rang de Wilcoxon. Lorsque je calcule la statistique à la main, j'obtiens:...
Existe-t-il une littérature qui examine le choix de la taille du mini-lot lors de la descente de gradient stochastique? D'après mon expérience, cela semble être un choix empirique, généralement trouvé via la validation croisée ou en utilisant différentes règles empiriques. Est-ce une bonne idée...
J'ai besoin d'estimer la fonction de risque de base dans un modèle de Cox dépendant du tempsλ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Pendant que je suivais le cours de survie, je me souviens que la dérivée directe de la fonction de...
J'ai dirigé un glm.nb par glm1<-glm.nb(x~factor(group)) avec groupe étant une catégorie et x une variable métrique. Lorsque j'essaie d'obtenir le résumé des résultats, j'obtiens des résultats légèrement différents, selon que j'utilise summary()ou summary.glm. summary(glm1)Donne moi ......