Tengo el siguiente conjunto de datos: https://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv y me gustaría trazar los cambios diarios en 'Abrir' por 'Fecha', así que hice lo siguiente: oracle <- read.csv(file="http://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv", header=TRUE) plot(oracle$Date, oracle$Open,...
Estoy tratando de ajustar un modelo lineal en algunos datos con solo un predictor (digamos (x, y)). Los datos son tales que para valores pequeños de x, los valores de y se ajustan perfectamente a una línea recta, sin embargo, a medida que aumentan los valores de x, los valores de y se vuelven más...
Usando plot.rqel quantregpaquete en R, podemos trazar la distribución de estimación de coeficientes y obtener algo como esto: ¿Cuáles son las líneas rojas punteadas? La búsqueda exhaustiva en Google ha revelado que el del medio es el promedio de las 99 estimaciones, pero aún no conoce la línea...
Soy principiante en R, ¿Podría explicar cómo utilizar ses en el paquete de previsión de R pronóstico ? Me gustaría elegir el número de períodos iniciales y la constante de suavizado. d <-
Tengo un gran conjunto de predictores (más de 43,000) para predecir una variable dependiente que puede tomar 2 valores (0 o 1). El número de observaciones es más de 45,000. La mayoría de los predictores son unigramas, bigramas y trigramas de palabras, por lo que existe un alto grado de colinealidad...
Dados los tiempos de supervivencia censurados por intervalos, ¿cómo realizo un modelo Cox PH censurado por intervalos R? Una búsqueda rseek muestra el paquete intcox, que ya no existe en el Rrepositorio. Estoy casi seguro de que la coxphfunción en el survivalpaquete no puede manejar datos de...
Estaba leyendo este libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Bishop. Tuve una confusión relacionada con una derivación del sistema dinámico lineal. En SUD asumimos que las variables latentes son continuas. Si Z denota las variables latentes y X denota las variables...
Estoy produciendo un script para crear muestras de bootstrap del catsconjunto de datos (del -MASS-paquete). Siguiendo el libro de texto de Davidson y Hinkley [1], realicé una regresión lineal simple y adopté un procedimiento no paramétrico fundamental para el arranque de las observaciones de iid,...
Es bien sabido que a medida que tiene más evidencia (por ejemplo, en forma de ejemplos más grandes de para iid), el prior bayesiano se "olvida", y la evidencia afecta la mayor parte de la inferencia (o la probabilidad).nnnnnn Es fácil verlo para varios casos específicos (como Bernoulli con Beta...
Recientemente estaba depurando un script R y encontré algo muy extraño, el autor definió su propia función de valor p pval <- function(x, y){ if (x+y<20) { # x + y is small, requires R.basic p1<- nChooseK(x+y,x) * 2^-(x+y+1); p2<- nChooseK(x+y,y) * 2^-(x+y+1); pvalue = max(p1, p2)...
Quiero saber si hay alguna forma posible de calcular el coeficiente de Jaccard usando la multiplicación de matrices. Usé este código jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard...
Estaba tratando de crear algunos datos de prueba para la regresión logística y encontré esta publicación ¿Cómo simular datos artificiales para la regresión logística? Es una buena respuesta, pero solo crea variables continuas. ¿Qué pasa con una variable categórica x3 con 5 niveles (ABCDE) asociada...
¿Alguien sabe un buen método para determinar si la agrupación utilizando kmeans es incluso apropiada? Es decir, ¿qué pasa si su muestra es realmente homogénea? Sé que algo así como un modelo de mezcla (a través de mclust en R) proporcionará estadísticas de ajuste para el caso de clúster 1: k, pero...
Tengo un modelo de regresión que se ve así:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β12X1X2+β13X1X3+β123X1X2X3Y = \beta_0+\beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \beta_3X_3 +\beta_{12}X_1X_2+\beta_{13}X_1X_3+\beta_{123}X_1X_2X_3 ... o en notación R: y ~ x1 + x2 + x3 + x1:x2 + x1:x3 +...
¿Stan (en particular, rstan) tiene instalaciones incorporadas para generar distribuciones posteriores predictivas? No es difícil generar la distribución desde el ajuste estándar, pero prefiero no reinventar la
Me pregunto si hay una buena manera de calcular el criterio de agrupamiento basado en la fórmula BIC, para una salida de k-medias en R? Estoy un poco confundido sobre cómo calcular ese BIC para poder compararlo con otros modelos de agrupación. Actualmente estoy usando la implementación del paquete...
Estoy explorando las propiedades psicométricas de una medida de autoinforme de 10 ítems. Tengo alrededor de 400 casos en dos muestras independientes. Los elementos se completan en escalas Likert de 4 puntos. Un EFA claramente respalda una solución de un factor (por ejemplo, el primer valor propio...
A medida que avanzo en el pronóstico con los modelos ARIMA, estoy tratando de entender cómo puedo mejorar un pronóstico basado en el ajuste ARIMA con la estacionalidad y la deriva. Mis datos son las siguientes series temporales (más de 3 años, con una clara tendencia al alza y una estacionalidad...
Así que estoy trabajando con modelos de regresión logística en R. Aunque todavía soy nuevo en estadística, siento que ya tengo un poco de comprensión para los modelos de regresión, pero todavía hay algo que me molesta: Mirando la imagen vinculada, verá el resumen R imprime para un modelo de...
En R, si llamo a la lm()función de la siguiente manera: lm.1 = lm(response ~ var1 + var2 + var1 * var2) summary(lm.1) Esto me da un modelo lineal de la variable de respuesta con var1, var2y la interacción entre ellos. Sin embargo, ¿cómo exactamente interpretamos numéricamente el término de...