Perguntas com a marcação «r»

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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Seleção do modelo Mclust

O pacote R mclustusa o BIC como critério para a seleção do modelo de cluster. Pelo meu entendimento, um modelo com o menor BIC deve ser selecionado em relação a outros modelos (se você se importa apenas com o BIC). No entanto, quando os valores do BIC são todos negativos, a Mclustfunção é...

r clustering gaussian-mixture bic model-based-clustering
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Quais são as vantagens de um gerador aleatório exponencial usando o método de Ahrens e Dieter (1972) e não por transformação inversa?

Minha pergunta é inspirada no gerador de números aleatórios exponenciais embutidos de R , a função rexp(). Ao tentar gerar números aleatórios distribuídos exponencialmente, muitos livros recomendam o método de transformação inversa, conforme descrito nesta página da Wikipedia . Estou ciente de que...

r simulation random-generation exponential inverse-cdf
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Confiabilidade de uma curva ajustada?

Gostaria de estimar a incerteza ou a confiabilidade de uma curva ajustada. Intencionalmente, não cito uma quantidade matemática precisa que estou procurando, pois não sei o que é. Aqui (energia) é a variável dependente (resposta) e (volume) é a variável independente. Gostaria de encontrar a curva...

error fitting reliability uncertainty
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Setas de variáveis ​​subjacentes no PCA biplot em R

Correndo o risco de tornar a pergunta específica do software e com a desculpa de sua onipresença e idiossincrasias, quero perguntar sobre a função biplot()em R e, mais especificamente, sobre o cálculo e a plotagem de suas setas vermelhas sobrepostas padrão, correspondentes às variáveis...

r pca biplot
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RandomForest e pesos de classe

Pergunta em uma frase: alguém sabe como determinar bons pesos de classe para uma floresta aleatória? Explicação: Estou brincando com conjuntos de dados desequilibrados. Eu quero usar o Rpacote randomForestpara treinar um modelo em um conjunto de dados muito assimétrico, com apenas alguns exemplos...

r random-forest