Perguntas com a marcação «r»

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Como executar a imputação de valores em um número muito grande de pontos de dados?

Eu tenho um conjunto de dados muito grande e faltam cerca de 5% de valores aleatórios. Essas variáveis ​​estão correlacionadas entre si. O exemplo a seguir do conjunto de dados R é apenas um exemplo de brinquedo com dados correlatos simulados. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
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Qual é a melhor maneira de remodelar / reestruturar dados?

Sou assistente de pesquisa de um laboratório (voluntário). Eu e um pequeno grupo fomos encarregados da análise de dados para um conjunto de dados extraídos de um grande estudo. Infelizmente, os dados foram coletados com um aplicativo on-line de algum tipo e não foram programados para gerar os dados...

r excel data-cleaning
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Compreendendo a saída da análise de mediação em R

Estou tentando entender o pacote de mediação em R, usando a vinheta do pacote. Estou lutando para entender a saída da mediate()função. require("mediation") require("sandwich") data("framing") med.fit <- lm(emo ~ treat + age + educ + gender + income, data = framing) out.fit <- glm(cong_mesg...

r mediation
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t.test retorna um erro "os dados são essencialmente constantes"

R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" > bl <- c(140, 138, 150, 148, 135) > fu <- c(138, 136, 148, 146, 133) > t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : data are essentially...

r t-test
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Como ler os resultados do teste de Dunn?

Como leio os resultados do teste de Dunn ? Especificamente, o que os valores na tabela abaixo me dizem? Eu tenho dados não paramétricos em 4 grupos e fiz primeiro um teste de Kruskal-Wallis para confirmar que as distribuições dos grupos eram diferentes umas das outras e do conjunto de dados...

r distributions kruskal-wallis dunn-test
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Qual é o nome do método de estimativa de densidade em que todos os pares possíveis são usados ​​para criar uma distribuição de mistura Normal?

Eu apenas pensei em uma maneira pura (não necessariamente boa) de criar estimativas de densidade unidimensional e minha pergunta é: Esse método de estimativa de densidade tem um nome? Caso contrário, é um caso especial de algum outro método na literatura? Aqui está o método: Nós temos um vector...

r estimation nonparametric pdf kernel-smoothing
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Como transformar valores negativos em logaritmos?

Gostaria de saber como transformar valores negativos Log(), pois tenho dados heterocedásticos. Eu li que ele funciona com a fórmula, Log(x+1)mas isso não funciona com meu banco de dados e continuo recebendo NaNs como resultado. Por exemplo, recebo esta mensagem de aviso (não coloquei meu banco de...

r logarithm