Als «r» getaggte Fragen

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Grundlegendes zur QR-Zerlegung

Ich habe ein funktionierendes Beispiel (in R), das ich weiter zu verstehen versuche. Ich benutze Limma, um ein lineares Modell zu erstellen, und versuche zu verstehen, was in den Fold Change-Berechnungen Schritt für Schritt vor sich geht. Ich versuche hauptsächlich herauszufinden, was passiert, um...

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Kann ein Modell für nicht negative Daten mit Nullen (Tweedie-GLM, null-aufgeblähtes GLM usw.) genaue Nullen vorhersagen?

Eine Tweedie-Verteilung kann verzerrte Daten mit einer Punktmasse von Null modellieren, wenn der Parameter (Exponent in der Mittelwert-Varianz-Beziehung) zwischen 1 und 2 liegt.ppp In ähnlicher Weise kann ein Modell mit Null-Inflation (unabhängig davon, ob es sich um ein kontinuierliches oder ein...

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Wenn „Standardfehler“ und „Konfidenzintervalle“ die Messgenauigkeit messen, was sind dann die Messungen der Genauigkeit?

Im Buch "Biostatistik für Dummies" auf Seite 40 las ich: Der Standardfehler (abgekürzt SE) ist eine Möglichkeit anzugeben, wie genau Ihre Schätzung oder Messung von etwas ist. und Konfidenzintervalle bieten eine andere Möglichkeit, die Genauigkeit einer Schätzung oder Messung von etwas anzugeben....

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Welche Mehrfachvergleichsmethode kann für ein älteres Modell verwendet werden: lsmeans oder glht?

Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket:

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Schrittweise Regression in R - Wie funktioniert es?

Ich versuche, den grundsätzlichen Unterschied zwischen schrittweiser und rückwärtiger Regression in R mit der Sprungfunktion zu verstehen. Für die schrittweise Regression habe ich den folgenden Befehl verwendet step(lm(mpg~wt+drat+disp+qsec,data=mtcars),direction="both") Ich habe die folgende...

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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab

Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-

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Warum müssen Sie Daten in KNN skalieren?

Könnte mir bitte jemand erklären, warum Sie Daten normalisieren müssen, wenn Sie K nächste Nachbarn verwenden. Ich habe versucht, dies nachzuschlagen, aber ich kann es immer noch nicht verstehen. Ich habe folgenden Link gefunden: