Perguntas com a marcação «r»

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Calcular matriz de transição (Markov) em R

Existe uma maneira no R (uma função interna) de calcular a matriz de transição para uma cadeia de Markov a partir de um conjunto de observações? Por exemplo, usando um conjunto de dados como o seguinte e calculando a matriz de transição de primeira

r markov-process
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Como lidar com dados hierárquicos / aninhados no aprendizado de máquina

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...

regression machine-learning multilevel-analysis correlation dataset spatial paired-comparisons cross-correlation clustering aic bic dependent-variable k-means mean standard-error measurement-error errors-in-variables regression multiple-regression pca linear-model dimensionality-reduction machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network computer-vision clustering spss r weighted-data wilcoxon-signed-rank bayesian hierarchical-bayesian bugs stan distributions categorical-data variance ecology r survival regression r-squared descriptive-statistics cross-section maximum-likelihood factor-analysis likert r multiple-imputation propensity-scores distributions t-test logit probit z-test confidence-interval poisson-distribution deep-learning conv-neural-network residual-networks r survey wilcoxon-mann-whitney ranking kruskal-wallis bias loss-functions frequentist decision-theory risk machine-learning distributions normal-distribution multivariate-analysis inference dataset factor-analysis survey multilevel-analysis clinical-trials
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Quais pacotes R você considera mais úteis no seu trabalho diário?

Encadeamento duplicado: Acabei de instalar a versão mais recente do R. Quais pacotes devo obter? Quais são os pacotes R que você não imaginava seu trabalho diário com dados? Por favor, liste as ferramentas gerais e específicas. ATUALIZAÇÃO: Quanto a 24.10.10 ggplot2parece ser o vencedor com 7...

r
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Por que e quando criar um pacote R?

Entendo que essa questão é bastante ampla, mas me pergunto quais devem ser os pontos decisivos na decisão de criar (ou não) um novo pacote para R. Para ser mais específico, acrescentaria que a questão não é sobre os motivos para use R em si mesmo, mais sobre a decisão de compilar vários scripts e...

r software
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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the...

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
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Uma adaptação da distância Kullback-Leibler?

Olhe para essa foto: Se extrairmos uma amostra da densidade vermelha, espera-se que alguns valores sejam menores que 0,25, ao passo que é impossível gerar essa amostra a partir da distribuição azul. Como conseqüência, a distância Kullback-Leibler da densidade vermelha à densidade azul é infinito....

kullback-leibler