Als «ranks» getaggte Fragen

Ränge sind Ordnungszahlen der quantitativen Datenwerte, die aufsteigend oder absteigend sortiert sind. Es gibt verschiedene Methoden, um Rängen gleichen Werten (Bindungen) zuzuweisen. Die Transformation von Werten in Ränge erfolgt häufig in der nichtparametrischen Datenanalyse. (Nicht zu verwechseln mit [Rang] Aufgabe ..) (Siehe verwandte: [Auftragsstatistik])

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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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Caret glmnet vs cv.glmnet

Es scheint eine Menge Verwirrung im Vergleich zwischen der Verwendung von glmnetinside caretzur Suche nach einem optimalen Lambda und der Verwendung cv.glmnetderselben Aufgabe zu geben. Viele Fragen wurden gestellt, zB: Klassifizierungsmodell train.glmnet vs. cv.glmnet? Was ist der richtige Weg,...

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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?

Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...

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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...