Mam wykres, który tworzę w ggplot2, aby podsumować dane, które pochodzą z 2 x 4 x 3 komórek. Byłem w stanie wykonać panele dla zmiennej 2-poziomowej za pomocą facet_grid(. ~ Age)i ustawić za pomocą osi xiy aes(x=4leveledVariable, y=DV). Kiedyś aes(group=3leveledvariable,...
Mam problem ze zrozumieniem krzywej ROC. Czy jest jakaś przewaga / poprawa w obszarze pod krzywą ROC, jeśli zbuduję różne modele z każdego unikalnego podzbioru zestawu treningowego i użyję go do ustalenia prawdopodobieństwa? Na przykład, jeśli ma wartości { a , a , a , a , b , b , b , b } , a ja...
Używam lme4 w R, aby dopasować model mieszany lmer(value~status+(1|experiment))) gdzie wartość jest ciągła, status i eksperyment są czynnikami, a ja rozumiem Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548 5.911...
Mam dane z eksperymentu, który przeanalizowałem za pomocą testów t. Zmienna zależna jest skalowana w odstępach czasu, a dane są niesparowane (tj. 2 grupy) lub sparowane (tj. W obrębie osobników). Np. (W ramach przedmiotów): x1 <- c(99, 99.5, 65, 100, 99, 99.5, 99, 99.5, 99.5, 57, 100, 99.5,...
Zastanawiałem się, czy są jakieś dobre biblioteki R do głębokiego uczenia sieci neuronowych? Wiem, że tam jest nnet, neuralneti RSNNS, ale żaden z nich nie wydają się wdrożyć głębokie metod nauczania. Szczególnie interesuje mnie nauka bez nadzoru, a następnie nadzorowane uczenie się, a także...
To pytanie jest motywowane moim pytaniem dotyczącym metaanalizy . Ale wyobrażam sobie, że przydałoby się to również w nauczaniu kontekstów, w których chcesz utworzyć zestaw danych, który dokładnie odzwierciedla istniejący opublikowany zestaw danych. Wiem, jak generować losowe dane z danej...
Staram się przewidzieć wynik binarny przy użyciu 50 ciągłe zmienne objaśniające (w zakresie od najbardziej zmiennych jest do ∞ ). Mój zestaw danych ma prawie 24 000 wierszy. Kiedy biegnę w R, otrzymuję:- ∞-∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit:...
Chciałbym mieć tyle algorytmów, które wykonują to samo zadanie, co regresja logistyczna. To są algorytmy / modele, które mogą przewidywać odpowiedź binarną (Y) za pomocą zmiennej objaśniającej (X). Byłbym zadowolony, jeśli po nazwiesz algorytm, pokażesz również, jak go zaimplementować w R. Oto...
Niedawno zmierzyłem, w jaki sposób znaczenie nowego słowa jest uzyskiwane na podstawie wielokrotnych ekspozycji (ćwiczenie: od 1 do 10 dnia) poprzez pomiar ERP (EEG), gdy słowo było oglądane w różnych kontekstach. Kontrolowałem także właściwości kontekstu, na przykład jego przydatność do odkrywania...
Staram się zrozumieć filozofię stojącą za używaniem Uogólnionego Modelu Liniowego (GLM) vs Modelu Liniowego (LM). Poniżej utworzyłem przykładowy zestaw danych, w którym: log( y) = x + εlog(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon W przykładzie nie ma błędu w funkcji wielkości y , więc założyłbym , że...
W wielu samouczkach lub instrukcjach narracja wydaje się sugerować, że R i Python współistnieją jako uzupełniające się elementy procesu analizy. Jednak dla mojego niedoświadczonego oka wydaje się, że oba języki robią to samo. Moje pytanie brzmi więc, czy istnieją naprawdę wyspecjalizowane nisze...
Jestem nowy w wyborze funkcji i zastanawiałem się, w jaki sposób użyjesz PCA do przeprowadzenia wyboru funkcji. Czy PCA oblicza względny wynik dla każdej zmiennej wejściowej, której można użyć do odfiltrowania nieinformacyjnych zmiennych wejściowych? Zasadniczo chcę móc zamówić oryginalne funkcje w...
Biorąc pod uwagę wszystkie dobre właściwości modeli przestrzeni stanów i KF, zastanawiam się - jakie są wady modelowania przestrzeni stanów i używania filtra Kalmana (lub EKF, UKF lub filtra cząstek) do oszacowania? Ponad, powiedzmy, konwencjonalne metodologie, takie jak ARIMA, VAR lub metody...
EDYCJA: Widok zadań CRAN technologii internetowych i usług zawiera znacznie bardziej wyczerpującą listę źródeł danych i interfejsów API dostępnych w R. Możesz wysłać żądanie ściągnięcia na github, jeśli chcesz dodać pakiet do widoku zadania. Tworzę listę różnych plików danych, które są już...
Czy istnieje transformacja podobna do Box-Coxa dla zmiennych niezależnych? Czyli transformacja, która optymalizuje zmienną , aby lepiej pasowała do modelu liniowego?xxxy~f(x) Jeśli tak, to czy jest funkcja do wykonania tego
Czytałem artykuł Geoffa Cumminga z 2008 r. Replikacje i przedziały ppp : wartości ppp przewidują przyszłość tylko niejasno, ale przedziały ufności radzą sobie znacznie lepiej [~ 200 cytowań w Google Scholar] - i jestem zdezorientowany jednym z jej głównych twierdzeń. Jest to jeden z serii...
Jeśli uruchomię randomForestmodel, mogę następnie przewidywać na podstawie modelu. Czy istnieje sposób na uzyskanie przedziału prognoz dla każdej z prognoz, tak że wiem, jak „pewny” model ma odpowiedź. Jeśli jest to możliwe, czy jest to po prostu oparte na zmienności zmiennej zależnej dla całego...
Filtr cząstek , a filtr Kalmana są zarówno rekurencyjne Bayesa estymatory . Często spotykam filtry Kalmana w mojej dziedzinie, ale bardzo rzadko widzę użycie filtra cząstek. Kiedy jeden z nich będzie
Mam dane z testu, który można by wykorzystać do rozróżnienia komórek normalnych i nowotworowych. Zgodnie z krzywą ROC wygląda dobrze do tego celu (pole pod krzywą wynosi 0,9): Moje pytania to: Jak ustalić punkt odcięcia dla tego testu i przedział ufności, w którym odczyty należy oceniać jako...
Powiedzmy, że mam obiekt klasy glm(odpowiadający modelowi regresji logistycznej) i chciałbym zamienić przewidywane prawdopodobieństwa podane za predict.glmpomocą argumentu type="response"na odpowiedzi binarne, tj. lub . Jaki jest najszybszy i najbardziej kanoniczny sposób to zrobić w...