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通过比较Eucladion - BrayCurtis排序结果，可以使用NMDS来检查数据的线性吗？

我想要做的（以R）一PCA但我不知道如果我的数据是线性的。我为Eucladian和Bray-Curtis距离进行了NMDS。删除1个变量后，NMDS图大致相等。我的假设是，线性数据在类似的结果非线性排序空间（布雷-柯蒂斯）的结果绘制成线性排序空间（欧几里得）绘制线性数据。这个假设是否合理？谢谢！

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从数据的一个子集的向量的联合图

我使用R包，素食主义者从社区数据生成NMDS排序图，并且想要包括长度与所选重要性相对应的向量（即来自起点的箭头）种类。我怎样才能将显示的箭头限制在只有那些物种上，比如说，在数据的最高四分位数？我可以计算每个矢量的长度，但不知道如何将打印的箭头限制为符合所需标准的箭头。例如， require(vegan) data(dune) mds <- metaMDS(dune) plot(mds$poin

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在R中查找多变量数据的T^2分位数

对于具有2个变量的分区多变量数据集，我有一个T^2统计量，可通过计算配对比较测试找到。我想比较我的T^2数字和T^2 _ {。95，p，n-1}的值，而不使用表格。在R中有一个函数或包允许我找到这些值吗？

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R中的多元逻辑回归

我想运行一个简单的多变量逻辑回归。我在下面用二进制数据举例说明了一个例子。多元回归=试图预测2+结果变量 > y = matrix(c(0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,0,0), nrow=6,ncol=2) > x = matrix(c(1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1),

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使用来自csv的数据进行多元回归的Python函数

您是否知道如何将第一部分放入函数的其余部分以获得回归分析。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * from matplotlib.pyplot import * #for the graph data = np.genfromtxt('bookingdata.csv', delimit

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向先知包添加独立变量

有一个叫做先知的r包，非常好。它是一个广义的可加模型。因变量是你试图解决的度量，自变量是：增长函数，季节性函数和一个变量，它们将解释这两个变量中没有的东西。我想能够添加另一个自变量。例如：假设我想解决页面浏览。我有过去九年的数据，在这个数据包中，它将考虑季节性和增长率来解决这个问题。我将如何包含另一个自变量，如“温度”？这是公式的样子幕后： Page_Views = g(t) + s(t) +

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在家庭=高斯（身份链接）glmer（）中调用错误

我想修复一个数据框与glb的glmm。的17个变量。所有变量都是标准化的，但不遵循正态分布并且没有缺失值。数据框的str（）如下所示。物种：系数W/19水平 “SPP1”， “SPP2”，..：5 18 12 15 19 4 6 14 16 5 ... 关联：系数w/4水平 “assoA” ，“assoB”，..：1 1 2 2 2 3 3 4 4 1 ... site：因子w/2级别“site

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多元格兰杰因果关系

我在做多变量格兰杰因果关系测试时遇到了问题。我想检查第三个变量是否影响因果检验的结果。下面是基于早期的问题的单个变量和自变量一个样本I问并通过@Alex回答 Granger's causality test by column library(lmtest) M1<- matrix(c(2,3, 1, 4, 3, 3, 1,1, 5, 7), nrow=5, ncol=2) M2<- mat

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如何使用dmvnorm功能和mapply一起

set.seed(1) ### i would like to do this dmvnorm(c(.5,.5), mean= c(2,15), matrix(c(3, 0, 0, 9), 2)) dmvnorm(c(.6,.6), mean= c(5,18), matrix(c(6, 0, 0, 15), 2)) ##### BUT using mapply instead... ho

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如何在（R）的ccgarph包中指示初始值？

我想在R中使用ccgarch包。首先，这个包中的初始值是什么？我怎样才能指定这些值？此外，如何使用loglik.eccc并定义param呢？例如，当我有param=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14)时，此参数不会更改，我有param的以前的默认值。 # computing a likelihood value for the (E)CCC-GARCH(1,1)