Câu hỏi được gắn thẻ «data-transformation»

Biểu thức lại toán học, thường là phi tuyến, của các giá trị dữ liệu. Dữ liệu thường được chuyển đổi để đáp ứng các giả định của mô hình thống kê hoặc để làm cho kết quả phân tích dễ hiểu hơn.


4
Giá trị chính xác cho độ chính xác và thu hồi trong trường hợp cạnh là gì?
Độ chính xác được định nghĩa là: p = true positives / (true positives + false positives) Có đúng không, như true positivesvà false positivescách tiếp cận 0, độ chính xác tiếp cận 1? Câu hỏi tương tự để nhớ lại: r = true positives / (true positives + false …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 



2
Là một chuyển đổi nhật ký là một kỹ thuật hợp lệ để kiểm tra dữ liệu không bình thường?
Khi xem xét một bài báo, các tác giả nêu rõ: "Các biến kết cục liên tục thể hiện phân phối sai lệch đã được chuyển đổi, sử dụng logarit tự nhiên, trước khi các thử nghiệm t được thực hiện để đáp ứng các giả định tiên quyết về …


3
Bình thường hóa có nghĩa là gì và làm thế nào để xác minh rằng một mẫu hoặc phân phối được chuẩn hóa?
Tôi có một câu hỏi trong đó nó yêu cầu xác minh xem liệu phân phối Đồng phục ( ) có được chuẩn hóa hay không.Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) Đối với một, nó có nghĩa là gì đối với bất kỳ phân phối được chuẩn hóa? Và hai, làm thế nào để …




2
Tại sao phải chuyển đổi dữ liệu trước khi thực hiện phân tích thành phần chính?
Tôi đang làm theo hướng dẫn tại đây: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ để hiểu rõ hơn về PCA. Hướng dẫn sử dụng bộ dữ liệu Iris và áp dụng chuyển đổi nhật ký trước PCA: Lưu ý rằng trong đoạn mã sau, chúng tôi áp dụng chuyển đổi nhật ký cho các biến …

2
Chuyển đổi ngược hệ số hồi quy
Tôi đang thực hiện hồi quy tuyến tính với một biến phụ thuộc được chuyển đổi. Việc chuyển đổi sau đây được thực hiện sao cho giả định về tính quy tắc của phần dư sẽ được giữ. Biến phụ thuộc chưa được dịch đã bị sai lệch âm và …



4
Cạm bẫy cần tránh khi chuyển đổi dữ liệu?
Tôi đã đạt được mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ giữa biến XXX và YYY sau khi chuyển đổi gấp đôi đáp ứng. Mô hình này là Y∼XY∼XY\sim X nhưng tôi chuyển nó đến cải thiệnR2từ 0,19 đến 0,76.YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Rõ ràng tôi đã làm một số phẫu thuật …

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.