Pertanyaan yang diberi tag r

49
Bootstrap vs jackknife

Baik metode bootstrap dan jackknife dapat digunakan untuk memperkirakan bias dan kesalahan standar estimasi dan mekanisme kedua metode resampling tidak jauh berbeda: pengambilan sampel dengan penggantian vs tinggalkan satu pengamatan pada satu waktu. Namun, jackknife tidak sepopuler bootstrap dalam...

49
Waktu komputasi hutan acak dalam R

Saya menggunakan paket pesta dalam R dengan 10.000 baris dan 34 fitur, dan beberapa fitur fitur memiliki lebih dari 300 level. Waktu komputasi terlalu lama. (Butuh 3 jam sejauh ini dan belum selesai.) Saya ingin tahu elemen apa yang berpengaruh besar pada waktu komputasi hutan acak. Apakah ada...

48
Apa perbedaan antara NaN dan NA?

Saya ingin tahu mengapa beberapa bahasa seperti R memiliki NA dan NaN. Apa perbedaannya atau apakah keduanya sama? Apakah benar-benar perlu memiliki

47
Bagaimana cara melakukan pemilihan subset regresi logistik?

Saya cocok dengan keluarga binomial glm di R, dan saya memiliki seluruh kelompok variabel penjelas, dan saya perlu menemukan yang terbaik (R-kuadrat sebagai ukuran baik-baik saja). Singkat penulisan skrip untuk mengulang melalui kombinasi acak yang berbeda dari variabel penjelas dan kemudian...

46
Interpretasi dari prediktor dan / atau respons yang diubah log

Saya bertanya-tanya apakah itu membuat perbedaan dalam interpretasi apakah hanya dependen, baik dependen dan independen, atau hanya variabel independen yang ditransformasikan log. Pertimbangkan kasus log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Saya bisa menafsirkan IV sebagai peningkatan persen tetapi...

46
Memahami regresi - peran model

Bagaimana model regresi dapat digunakan jika Anda tidak tahu fungsi yang Anda cari parameternya? Saya melihat sebuah penelitian yang mengatakan bahwa ibu yang menyusui anak-anak mereka cenderung menderita diabetes di kemudian hari. Penelitian ini berasal dari survei terhadap sekitar 1.000 ibu dan...

46
Bagaimana cara menghitung pseudo-

Tulisan Christopher Manning pada regresi logistik di R menunjukkan regresi logistik di R sebagai berikut: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Beberapa output: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows + factor(class), family =...