Pertanyaan yang diberi tag «data-transformation»

Saya mencoba menyesuaikan model linier pada beberapa data hanya dengan satu prediktor (katakanlah (x, y)). Data sedemikian rupa sehingga untuk nilai x yang kecil, nilai y memberikan kesesuaian yang ketat dengan garis lurus, namun begitu nilai x meningkat, nilai y menjadi lebih tidak stabil. Berikut adalah contoh dari data tersebut …

9 r  regression  variance  data-transformation 

Cangkok berikut diambil dari artikel ini . Saya pemula untuk bootstrap dan mencoba mengimplementasikan bootstrap parametrik, semiparametrik, dan nonparametrik untuk model campuran linier dengan R bootpaket. Kode R Ini Rkode saya : library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Saya perlu bantuan mencari cara yang benar untuk menghitung pemenang di sains adil kami. Saya tidak ingin ketidaktahuan saya tentang statistik & matematika menghalangi peluang seorang anak untuk menang. (banyak beasiswa & manfaat kemajuan dipertaruhkan). Terima kasih sebelumnya atas bantuan Anda. Pertama, sedikit latar belakang bagaimana kita mengatur sesuatu: Pameran …

9 data-transformation  standard-deviation  rating 

pengantar Dalam peramalan kombinasi, salah satu solusi populer didasarkan pada penerapan beberapa kriteria informasi. Mengambil contoh kriteria Akaike diperkirakan untuk model , orang dapat menghitung perbedaan dari dan kemudian RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} dapat ditafsirkan sebagai probabilitas relatif model j menjadi yang benar. …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

Ketika melakukan regresi linier, sering kali berguna untuk melakukan transformasi seperti transformasi log untuk variabel dependen untuk mencapai konformasi distribusi normal yang lebih baik. Seringkali juga berguna untuk memeriksa beta dari regresi untuk menilai dengan lebih baik ukuran efek / relevansi nyata dari hasil. Ini menimbulkan masalah bahwa ketika menggunakan …

9 regression  data-transformation  effect-size 

Dalam jawaban untuk pertanyaan ini tentang memperlakukan data kategorikal sebagai berkelanjutan , penskalaan optimal disebutkan. Bagaimana cara kerja metode ini dan bagaimana cara penerapannya?

9 categorical-data  data-transformation  optimal-scaling 

Saya pernah mendengar bahwa banyak jumlah yang terjadi di alam terdistribusi secara normal. Ini biasanya dibenarkan menggunakan teorema batas pusat, yang mengatakan bahwa ketika Anda rata-rata sejumlah besar variabel acak iid, Anda mendapatkan distribusi normal. Jadi, misalnya, suatu sifat yang ditentukan oleh efek aditif dari sejumlah besar gen mungkin kira-kira …

9 data-transformation  normality-assumption 

Saya memiliki serangkaian titik data dalam formulir ini (cap waktu, lat, panjang) untuk satu set pengguna. Setiap pengguna memiliki lintasan ketika ia melakukan perjalanan dari titik A ke titik B. Mungkin ada sejumlah titik dari A ke B. Mereka memesan titik data berdasarkan stempel waktu. Saya ingin mengubahnya sebagai vektor …

9 time-series  multivariate-analysis  data-transformation  functional-data-analysis 

Saya baru mengenal Statistik dan menemukan masalah ini saat menjalankan analisis saya pada SPSS yang tidak dapat saya jelaskan. Bagaimana bahkan setelah mengubah data saya dengan login, itu masih memiliki nilai p yang sama dengan set data mentah yang tidak ditransformasikan?

9 data-transformation  p-value  wilcoxon-mann-whitney 

Saat ini saya menjalankan model regresi berganda menggunakan data yang diperhitungkan dan memiliki beberapa pertanyaan. Latar Belakang: Menggunakan SPSS 18. Data saya tampaknya MAR. Penghapusan kasus secara berurutan membuat saya hanya memiliki 92 kasus, beberapa imputasi menyisakan 153 kasus untuk dianalisis. Semua asumsi terpenuhi - satu log variabel ditransformasikan. 9 …

9 spss  multiple-regression  data-transformation  multiple-imputation 

Saya tahu bahwa transformasi linear dari deret waktu yang timbul dari proses stasioner (lemah) juga stasioner. Apakah ini benar, bagaimanapun, untuk transformasi seri melalui pengambilan nilai absolut dari setiap elemen juga? Dengan kata lain, jika stasioner, maka apakah stasioner juga?{xi,i∈N}{xi,i∈N}\{x_i,i\in\mathbb{N}\}{|xi|,i∈N}{|xi|,i∈N}\{|x_i|,i\in\mathbb{N}\}

8 time-series  data-transformation  stationarity 

Ini mungkin pertanyaan yang tidak jelas, tetapi saya bertanya-tanya bagaimana transformasi quantile Scikit-Learn diimplementasikan? Saya ingin tahu bagaimana dataset yang miring dapat diubah menjadi distribusi normal seperti ini ? Biasanya scikit-learn menyediakan tautan ke wiki, tetapi bukan transformasi ini. Bisakah seseorang mengarahkan saya ke arah yang benar? Terima kasih

8 data-transformation  quantiles 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Saya memiliki data yang menggambarkan seberapa sering suatu peristiwa berlangsung selama satu jam ("angka per jam", nph) dan berapa lama acara berlangsung ("durasi dalam detik per jam", dph). Ini adalah data asli: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, 15.3750000002237, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Hubungan antara distribusi normal normal dan distribusi kuadrat diketahui. Saya bertanya-tanya, apakah ada transformasi yang dapat mengarah dari kembali ke distribusi normal standar?χ2( 1 )χ2(1)\chi^2 (1) Dapat dengan mudah dilihat bahwa transformasi akar kuadrat tidak berfungsi karena jangkauannya hanya angka positif. Saya percaya distribusi yang dihasilkan disebut normal terlipat . …

8 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared  data-transformation