問題タブ [mass-package]

R で MASS パッケージを使用しています。以下の値で polr を使用して順序付きロジットを実行します。ただし、すべての予測値はクラス 6 にクラスター化されています。何か問題がありますか?

私は遺伝的アルゴリズムが初めてで、gena​​lg パッケージのドキュメントの例に基づいて単純な変数選択コードを試しています。

コードはそれ自体で問題なく動作しますが、データセット ( here ) を適用しようとすると、次のエラーが発生します。

LDA を使用して、540 個の変数 (100% の相関関係を持つ変数を除外しました) で特徴選択を実行しようとしています。データを数値またはリストに変換しようとしましたが、役に立ちませんでした。また、行を少しずつ入力してみましたが、「huhn」行は私のデータで問題なく機能します。助けてください、何かが足りないかもしれません...

r の相互作用項を使用してハードル回帰出力をプロットしようとしていますが、モデルのカウント部分で問題が発生しています。

各部分を個別に推定せずにこれらのデータをプロットできるアプローチ (二項ロジットと負の二項カウント) を知らないため、MASS パッケージを使用して推定値を使用してそれぞれをプロットしようとしています。これまでのところ、プロットに visreg パッケージを使用するのが最善でしたが、他の提案も受け付けています。ハードル モデルからの元のロジスティック出力を再現して正常にプロットできましたが、負の二項カウント データはできませんでした (つまり、MASS からのパラメーター推定値は、ハードル回帰出力のものと同じではありません)。

他の人が過去にハードル回帰の結果をどのようにプロットしたか、または MASS で glm.nb を使用してハードル モデルから元々得られた負の二項係数をどのように再現できるかについての洞察をいただければ幸いです。

データをプロットするために使用しているものは次のとおりです。

8*8 ピクセル座標のデータセットでリッジ回帰を実行しようとしています。データセットは、異なる手によって書かれた一連の 1 と 0 のマップであり、8*8 ピクセル マトリックスに対応する 64 個の数値の行として並べ替えられています。

以下のlm.ridge()関数は、 で応答しますError in svd(X) : infinite or missing values in 'x'。何が問題で、何が間違っていますか?

ここにcsvをアップロードする方法がわからないため、データセットのサンプル。

すべてゼロで構成される列 (V1 など) に関連している可能性があることを理解しています。現在、列を合計して合計がゼロの列を削除することでこれを削除しましたが、a)これを行うためのよりクリーンな方法があるかどうか、b)これがリッジ回帰分析を台無しにするかどうか疑問に思います。

乾杯。

Box-Cox 変換に最適な「ラムダ」パラメータを見つけようとしています。

MASSパッケージの実装を使用しているため、モデルを作成してラムダを抽出するだけで済みます。

関数のコードは次のとおりです。

次のエラーが発生します。

興味深いのは、まったく同じコードが関数の外で機能していることです。つまり、何らかの理由で、MASSパッケージのboxcox関数がグローバル環境で変数を探しています。

何が起こっているのかよくわかりません... 何かアイデアはありますか?

追伸: このエラーは私の友人のラップトップでうまく再現されたので、ソフトウェア/ハードウェアの仕様は提供しません。

PPS予測パッケージで最初の問題を解決する方法を見つけましたが、それでもこのコードが機能しない理由を知りたいです。

願わくば、私よりも経験豊富な人にとって比較的簡単なものになることを願っています!

次のコードを使用して Box-Cox 変換を実行しようとしています:

ただし、実行すると、次のエラー メッセージが表示されます。

コンテキストとして、これが私のデータセットの str です。

MYCORRHIZAL_VARIANCE データセットに bc という名前の変数がないことは理解していますが、Box-Cox を実行する際に与えられた基本的な指示に従っているだけであり、'x' を実際に何と表示するべきかについて混乱していると思います。 「x」は3行目で定義されていると思いましたか？このエラーを修正する方法について何か提案はありますか?

前もって感謝します！

私は次のデータを持っています

私は 2 つの種 A と B を持っており、種を決定するための値の最適なカットオフポイントを見つけたいと考えています。

次の質問を見つけました。

R: 連続変数に基づいて 2 つのグループを最大限に分離するしきい値を決定しますか?

受け入れられた回答に従って、dose.pMASSパッケージの関数で最適な値を見つけました。私はいくつかの同様の値を持っていますが、それらは機能しましたが、上記の値では機能しませんでした (これが、ここに 70 個の観測値すべてを含める必要があった理由でもあります)。

しきい値として 3.633957 が得られます。

これにより、45 の正しい割り当てが得られます。ただし、データを見ると、これが最適な値ではないことが明らかです。試行錯誤の結果、3.8 では 50 個の正しい割り当てが得られることがわかりました。これは明らかに優れています。

関数が他の値では機能するのに、この値では機能しないのはなぜですか? 明らかな間違いを見逃していますか？それとも、私の問題を解決するための別の/より良いアプローチがありますか? これを行う必要がある値がいくつかあるため、最適な値が見つかるまで値をランダムにテストしたくありません。

どんな助けでも大歓迎です。

summary()R のパッケージを使用して作成された個々のpolr()モデルで実行したときに出力として提供される AIC をすばやく比較したいと思いMASSます。この情報をコンパイルするのに問題はありませんが、AIC 情報が正確にどこpolrに保存されているのかわかりません。モデルオブジェクト自体で。

モデル オブジェクトに対して と を使用してみました。また、 を使用str()してソース コード自体を調べてみました。私には何も目立っていません。attributes()getAnywhere("polr")

からAIC出力を抽出する方法を知っている人はいますsummary(polr_mod)か?

参考例：

^ 出力の下部にある を参照してくださいAIC: 6.00。これはオブジェクトのどこに保存されますか? 呼び出し/抽出したいです。