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.

1
Làm thế nào để entropy phụ thuộc vào vị trí và quy mô?
Các entropy của một phân phối liên tục với hàm mật độ được định nghĩa là tiêu cực của sự mong đợi của và do đó bằngffflog(f),log⁡(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Chúng tôi cũng nói rằng bất kỳ biến ngẫu nhiên có phân phối có mật độ đều có …
1
Là
Đồng nghiệp của tôi muốn phân tích một số dữ liệu sau khi chuyển đổi biến phản hồi bằng cách nâng nó lên sức mạnh của (nghĩa là, ).1số 81số 8\frac18y0,125y0,125y^{0.125} Tôi không thoải mái với điều này, nhưng đấu tranh để nói rõ tại sao. Tôi không thể nghĩ …
1
Tiêu chí để chọn mô hình tốt nhất trên mạng trong Mô hình Markov ẩn
Tôi có một bộ dữ liệu chuỗi thời gian mà tôi đang cố gắng khớp với Mô hình Markov ẩn (HMM) để ước tính số lượng trạng thái tiềm ẩn trong dữ liệu. Mã giả của tôi để làm điều này là như sau: for( i in 2 : max_number_of_states …
2
Phải làm gì khi một số điểm thời gian có phản ứng sai lệch nặng nề và một số không trong nghiên cứu các biện pháp lặp đi lặp lại?
Thông thường, khi một người gặp phải các biện pháp kết quả liên tục nhưng bị sai lệch trong một thiết kế theo chiều dọc (giả sử, với một hiệu ứng giữa các chủ thể), cách tiếp cận phổ biến là biến kết quả thành bình thường. Nếu tình hình …
3
Là các công thức cho chuyển P, LSD, MSD, HSD, CI, để SE như một / ước tính dè dặt chính xác hoặc thổi phồng của
Lý lịch Tôi đang tiến hành phân tích tổng hợp bao gồm dữ liệu được công bố trước đó. Thông thường, sự khác biệt giữa các phương pháp điều trị được báo cáo với giá trị P, sự khác biệt nhỏ nhất có ý nghĩa (LSD) và các thống kê …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.