Überraschenderweise konnte ich mit Google keine Antwort auf die folgende Frage finden: Ich habe einige biologische Daten von mehreren Personen, die mit der Zeit ein grob sigmoides Wachstumsverhalten zeigen. Daher möchte ich es mit einem logistischen Standardwachstum modellieren P(t) = k*p0*exp(r*t)...
Ich versuche zu verstehen, wie der optimale Schnittpunkt für eine ROC-Kurve berechnet wird (der Wert, bei dem die Empfindlichkeit und Spezifität maximiert werden). Ich verwende den Datensatz aSAHaus dem Paket pROC. Die outcomeVariable könnte durch zwei unabhängige Variablen erklärt werden: s100bund...
Ich habe ein lineares Modell mit ungefähr 6 Prädiktoren und werde die Schätzungen, F-Werte, p-Werte usw. präsentieren. Ich habe mich jedoch gefragt, was das beste visuelle Diagramm wäre, um den individuellen Effekt eines einzelnen Prädiktors darzustellen die Antwortvariable? Streudiagramm? Bedingte...
Ich habe zwei Teile eines mehrdimensionalen Datensatzes, nennen wir sie trainund test. Und ich möchte ein Modell auf der Grundlage des Zugdatensatzes erstellen und es dann anhand des Testdatensatzes validieren. Die Anzahl der Cluster ist bekannt. Ich habe versucht, k-means Clustering in R...
Kurzversion: Ich suche ein R-Paket, das Entscheidungsbäume erstellen kann, während jedes Blatt im Entscheidungsbaum ein vollständiges lineares Regressionsmodell ist. AFAIK, die Bibliothek rparterstellt Entscheidungsbäume, in denen die abhängige Variable in jedem Blatt konstant ist. Gibt es eine...
Ich versuche, das Ergebnis zu verstehen, das ich in meiner Grafik unten sehe. Normalerweise verwende ich Excel und erhalte eine lineare Regressionslinie, aber im folgenden Fall verwende ich R und erhalte eine polynomielle Regression mit dem Befehl: ggplot(visual1, aes(ISSUE_DATE,COUNTED)) +...
Ich überprüfe einen Artikel in einer akademischen Zeitschrift und die Autoren haben Folgendes geschrieben, um zu begründen, dass keine Inferenzstatistiken gemeldet wurden (ich habe die Natur der beiden Gruppen identifiziert): Insgesamt gaben 25 der 2.349 (1,1%) Befragten an, X zu haben . Wir...
Ich habe eine Stichprobe von 100 Punkten, die kontinuierlich und eindimensional sind. Ich habe seine nicht-parametrische Dichte mit Hilfe von Kernel-Methoden geschätzt. Wie kann ich Zufallsstichproben aus dieser geschätzten Verteilung
Ich trainiere ein Klassifizierungsmodell mit Random Forest, um zwischen 6 Kategorien zu unterscheiden. Meine Transaktionsdaten umfassen ungefähr 60.000 Beobachtungen und 35 Variablen. Hier ist ein Beispiel, wie es ungefähr aussieht. _________________________________________________...
Ich überprüfe gerade einige Arbeiten und bin auf Folgendes gestoßen, was mir falsch erscheint. Mit lmer werden zwei gemischte Modelle (in R) montiert. Die Modelle sind nicht verschachtelt und werden durch Likelihood-Ratio-Tests verglichen. Kurz gesagt, hier ist ein reproduzierbares Beispiel für...
Ich weiß, dass dies statistisch gesehen vielleicht ein bisschen blöd ist, aber das ist mein Problem. Ich habe viele Bereichsdaten, das heißt das Minimum, das Maximum und die Stichprobengröße einer Variablen. Für einige dieser Daten habe ich auch einen Mittelwert, aber nicht viele. Ich möchte diese...
Verwendung dieser Daten: head(USArrests) nrow(USArrests) Ich kann eine PCA wie folgt durchführen: plot(USArrests) otherPCA <- princomp(USArrests) Ich kann die neuen Komponenten bekommen otherPCA$scores und der Anteil der Varianz erklärt durch Komponenten mit summary(otherPCA) Aber was...
Eigentlich dachte ich, ich hätte verstanden, was man mit partieller Abhängigkeit darstellen kann, aber unter Verwendung eines sehr einfachen hypothetischen Beispiels wurde ich ziemlich verwirrt. Im folgenden Codeabschnitt generiere ich drei unabhängige Variablen ( a , b , c ) und eine abhängige...
Ich suche nach einer Methode zur Berechnung der Überlappungsfläche zwischen zwei Kerndichteschätzungen in R als Maß für die Ähnlichkeit zwischen zwei Stichproben. Um dies zu verdeutlichen, müsste ich im folgenden Beispiel die Fläche des violett überlappenden Bereichs quantifizieren:...
Ich benutze KL Divergence als Maß für die Unähnlichkeit zwischen 2 p.m.f.p.m.f.p.m.f. PPP und QQQ . =-≤P(Xi)ln(Q(Xi))+≤P(Xi)ln(P(Xi))DKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiDKL(P||Q)=∑i=1Nln(PiQi)PiD_{KL}(P||Q) = \sum_{i=1}^N \ln \left( \frac{P_i}{Q_i} \right)
Ich habe mich gefragt, was die wichtigsten, bedeutungsvollen Unterschiede zwischen der Item-Response-Theorie und der Bestätigungsfaktor-Analyse sind. Ich verstehe, dass es Unterschiede in den Berechnungen gibt (der Schwerpunkt liegt eher auf Item vs. Covariances; log-linear vs. linear). Ich habe...
Ich möchte eine Prognose auf Basis eines ARIMA-Modells mit mehreren Zeitreihen und mehreren exogenen Variablen durchführen. Da ich weder statistisch noch in Bezug auf RI so geschickt bin, ist es so einfach wie möglich (Trendprognose für 3 Monate ist ausreichend). Ich habe 1 abhängige Zeitreihe und...
Ich führte eine lineare Regression der Akzeptanz im College durch, die sich nach den SAT-Werten und dem familiären / ethnischen Hintergrund richtete. Die Daten sind fiktiv. Dies ist ein Follow-up zu einer vorherigen Frage, die bereits beantwortet wurde. Die Frage konzentriert sich auf die Erfassung...
Ich bin etwas verwirrt: Wie können sich die Ergebnisse eines trainierten Modells per Caret vom Modell in der Originalverpackung unterscheiden? Ich habe gelesen, ob vor der Vorhersage mit FinalModel von RandomForest mit Caret-Paket eine Vorverarbeitung erforderlich ist. aber ich benutze hier keine...
Ein Standardfehler ist die geschätzte Standardabweichung σ ( θ ) eines Schätzers θ für einen Parameter θ .σ^(θ^)σ^(θ^)\hat \sigma(\hat\theta)θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Warum heißt die geschätzte Standardabweichung der Residuen "Reststandardfehler" (z. B. in der Ausgabe der R- summary.lmFunktion) und...