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關(guān)于white異方差檢驗(yàn)的問題

看econometrics in R里面異方差檢驗(yàn)用的就是bptest()那么white異方差檢驗(yàn)有啥函數(shù)沒??？當(dāng)然有！bptest() 也可以檢驗(yàn)white test的，Applied Econometrics with R??這本書里面提到的就是用bptest(fit, ~x1 x2 I(x1*x1) I(x2*x2) I(x1*x2))bptest是white test的一個(gè)一次

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R實(shí)現(xiàn)多重比較的函數(shù)整理

LSD檢驗(yàn)是t檢驗(yàn)的簡(jiǎn)單變形，對(duì)多組間的均數(shù)做檢驗(yàn)。用法：加載agricolae包，使用LSD.test。語(yǔ)法為：LSD.test(y, trt, DFerror, MSerror, alpha = 0.05, p.adj=c("none","holm","hommel", "hochberg", "bonferroni", "BH", "BY", "fdr"), …)實(shí)例：li

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ma模型的預(yù)測(cè)公式問題

fit=arima(LakeHuron,order=c(0,0,2))fitpredict(fit,n.ahead=2)ma(2)模型的預(yù)測(cè)值是如何計(jì)算得出的？原始序列的最后三個(gè)值是：x(1970)=579.31x(1971)=579.89x(1972)=579.96我們要看模型殘差。> x x[98]*1.0174 x[97]*0.5

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LDA主題模型分析學(xué)習(xí)分享

最近在學(xué)習(xí)關(guān)于LDA模型的知識(shí)，做一些細(xì)粒度觀點(diǎn)挖掘。在學(xué)習(xí)過程中發(fā)現(xiàn)原來(lái)R中還有一個(gè)專門的LDA包。我用LDA為兩個(gè)文本文檔建立了一個(gè)主題模型，分別是a和B。文檔a與計(jì)算機(jī)科學(xué)高度相關(guān)，文檔B與地球科學(xué)高度相關(guān)。然后我用這個(gè)命令訓(xùn)練lda。text

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kejiayuan0806

第一類誤差和第二類誤差有什么區(qū)別

第一類誤差指的是假正率，第二類指的是假負(fù)率。簡(jiǎn)單來(lái)說：第一類誤差意味著假設(shè)為真的情況下，作出了拒絕原假設(shè)的一種錯(cuò)誤推斷。第二類誤差意味著假設(shè)為假的情況下，做出了接受原假設(shè)的一種錯(cuò)誤判斷。舉個(gè)例子：第一類誤差，你告訴一個(gè)男的他懷孕了。第二類誤差，你告訴一個(gè)已經(jīng)懷孕的女子，她沒懷孕。

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PGC123

行列式與矩陣區(qū)別？

行列式與矩陣是兩個(gè)東西，他們區(qū)別是：1. 矩陣是一個(gè)表格，行數(shù)和列數(shù)可以不一樣；而行列式是一個(gè)數(shù)，且行數(shù)必須等于列數(shù)。只有方陣才可以定義它的行列式，而對(duì)于長(zhǎng)方陣不能定義它的行列式。2. 兩個(gè)矩陣相等是指對(duì)應(yīng)元素都相等；兩個(gè)行列式相等不要求對(duì)應(yīng)元素都相等，甚至階數(shù)也可以不一樣，只要運(yùn)算代數(shù)和的結(jié)果一樣就行了。3.兩矩陣相加是將各對(duì)應(yīng)元素相加；兩行列式相加，是將運(yùn)算結(jié)果相加，在特殊情況下(

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有福有德

問卷題目設(shè)計(jì)

“晚飯后，您通常喜歡飲用什么飲料？”這段話，如果作為問卷的題目的話，有問題嗎？如果受訪者認(rèn)真看待這個(gè)問題，我想他一定會(huì)思考如下場(chǎng)景：1.晚飯后：指的是多久，是一會(huì)功夫，還是睡覺前。2.您：指代我自己還是可以一起指代家庭成員。3.飲料：是什么牌子嗎？水算不算呢？解決以上問題的關(guān)鍵是：具體化，概念具有可操作性。晚飯后：使用晚飯后的2個(gè)小時(shí)內(nèi)代替，或規(guī)定好具體時(shí)間。您：使用您自己代替，

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R擴(kuò)展包dplyr筆記分享（2）

2 分組動(dòng)作 group_by()以上5個(gè)動(dòng)詞函數(shù)已經(jīng)很方便了, 但是當(dāng)它們跟分組操作這個(gè)概念結(jié)合起來(lái)時(shí), 那才叫真正的強(qiáng)大! 當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)集通過 group_by() 添加了分組信息后,mutate(), arrange() 和 summarise() 函數(shù)會(huì)自動(dòng)對(duì)這些 tbl 類數(shù)據(jù)執(zhí)行分組操作 (R語(yǔ)言泛型函數(shù)的優(yōu)勢(shì)).例如: 對(duì)飛機(jī)航班數(shù)據(jù)按飛機(jī)編號(hào) (TailNum) 進(jìn)行分組, 計(jì)算該

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R擴(kuò)展包dplyr筆記分享（1）

初始化0.1 安裝install.packages("dplyr")0.2 示范數(shù)據(jù)library(Lahman): Lahman 包里的棒球比賽數(shù)據(jù)集 Battinglibrary(hflights): hflights 包里的飛機(jī)航班數(shù)據(jù)0.3 數(shù)據(jù)集類型將過長(zhǎng)過大的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為顯示更友好的 tbl_df 類型:hflights_df

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用R實(shí)現(xiàn)wald檢驗(yàn)

本人在學(xué)習(xí)分位數(shù)回歸，不知道除了看P值和置信區(qū)間外還能通過什么辦法來(lái)看出模型擬合優(yōu)度和參數(shù)顯著性？看見有些論文里采用WALD檢驗(yàn)方法，但是不知道R是如何實(shí)現(xiàn)WALD檢驗(yàn)的，找老師請(qǐng)教和自己找文檔算是找到一種方法，給大家參考。用wald.test()就行，在aod包里。這個(gè)函數(shù)長(zhǎng)成這個(gè)樣子——wald.test(Sigma, b, Terms = NULL, L = NULL, H0 = N

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知道統(tǒng)計(jì)算法如何找到相應(yīng)R包的名字

我知道該用哪種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如何找到相應(yīng)的R包的名字？比如我想做calibration plot和decision-curve analysis (DCA)，在哪里能知道相應(yīng)的R包名字？問題很簡(jiǎn)單，但可以讓我們使用R的體驗(yàn)感得到很大的提升，目前我想到的解決辦法是：安裝sos包，然后用sos包中的findFn（）函數(shù)查看，比如我要查boost相關(guān)的包有哪些，findFn(\"boost\")

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kejiayuan0806

數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV

1、IV的用途IV的全稱是Information?Value，中文意思是信息價(jià)值，或者信息量。我們?cè)谟眠壿嫽貧w、決策樹等模型方法構(gòu)建分類模型時(shí)，經(jīng)常需要對(duì)自變量進(jìn)行篩選。比如我們有200個(gè)候選自變量，通常情況下，不會(huì)直接把200個(gè)變量直接放到模型中去進(jìn)行擬合訓(xùn)練，而是會(huì)用一些方法，從這200個(gè)自變量中挑選一些出來(lái)，放進(jìn)模型，形成入模變量列表。那么我們?cè)趺慈ヌ暨x入模變量呢？挑選入模變量過程是個(gè)

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kejiayuan0806

WOE的全稱是“Weight?of?Evidence”，即證據(jù)權(quán)重。WOE是對(duì)原始自變量的一種編碼形式。要對(duì)一個(gè)變量進(jìn)行WOE編碼，需要首先把這個(gè)變量進(jìn)行分組處理（也叫離散化、分箱等等，說的都是一個(gè)意思）。分組后，對(duì)于第i組，WOE的計(jì)算公式如下：其中，pyi是這個(gè)組中響應(yīng)客戶（風(fēng)險(xiǎn)模型中，對(duì)應(yīng)的是違約客戶，總之，指的是模型中預(yù)測(cè)變量取值為“是”或者說1的個(gè)體）占所有樣本中所有響應(yīng)客戶

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關(guān)于Fisher's exact計(jì)算的問題

這兩天在看一篇論文，文中用到了Fisher's exact p值的計(jì)算。作者給的原始數(shù)據(jù)是（14，8606，21，10197659），計(jì)算出的p值是2.12E-34。由于我學(xué)R沒有多長(zhǎng)時(shí)間，便試著在R 2.15.2中再次驗(yàn)算，居然算出結(jié)果是2.2E-16。我覺得這兩個(gè)結(jié)果之間差距太大了，于是請(qǐng)教了一個(gè)師兄，nice的幫我解答了一下，分享給大家參考。> fisher.test(matrix(c(1

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面板分位數(shù)回歸模型基于R

R軟件程序腳本：rq.fit.panel

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kejiayuan0806

自由度如何理解

自由度：取值不受限制的變量的個(gè)數(shù)。如何理解這句簡(jiǎn)單的話呢？給定一組數(shù)據(jù)，我們來(lái)計(jì)算不同的統(tǒng)計(jì)量，看看自由度的變化。這些數(shù)據(jù)分別為 1 2 4 6 8. 5個(gè)數(shù)。先來(lái)求平均值，這幾個(gè)數(shù)據(jù)都可以任意變化成其它數(shù)據(jù)，而我們?nèi)匀豢梢詫?duì)它們求平均值，它們的平均值也跟著變化。這時(shí)自由度為5，也就是說有幾個(gè)數(shù)據(jù)自由度就是幾。1）當(dāng)我們來(lái)計(jì)算方差時(shí)，我們要先計(jì)算平均值，下一步再計(jì)算方差，計(jì)算完平均值后，我們

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過擬合和欠擬合的區(qū)別

無(wú)論在機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)建模當(dāng)中都可能會(huì)遇到兩種最常見結(jié)果，一種叫過擬合（over-fitting ）另外一種叫欠擬合（under-fitting）。首先談?wù)勈裁词沁^擬合呢？什么又是欠擬合呢？網(wǎng)上很直接的圖片理解如下：過擬合（over-fitting）所謂過擬合其實(shí)就是所建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導(dǎo)致在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集以及測(cè)試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。打

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R做數(shù)值分析的學(xué)習(xí)整理

幾乎包含了所有的數(shù)值分析函數(shù)The package encompasses functions from all areas of numerical analysis, for example:? Root finding and minimization of univariate functions,e.g. Newton-Raphson, Brent-Dekker, Fibonacc

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主成份分析計(jì)算第一因子解釋變異數(shù)值

> PCA1 = princomp(Allct[,5:12])> as asImportance of components:? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???Comp.1? ???Comp.2? ???Comp.3? ?? ?Comp.4? ?? ?Comp.5? ?? ? Comp.6 Comp.7 Comp.8Standard de

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關(guān)于lavaan的問題

我在學(xué)習(xí)lavaan時(shí)用了這個(gè)例子：> library(lavaan)This is lavaan 0.5-16lavaan is BETA software! Please report any bugs.> ?HolzingerSwineford1939starting httpd help server ... done> data(HolzingerSwineford1939)

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