Câu hỏi được gắn thẻ «data-visualization»

Xây dựng các biểu diễn đồ họa có ý nghĩa và hữu ích của dữ liệu. (Nếu câu hỏi của bạn chỉ là về cách lấy phần mềm cụ thể để tạo hiệu ứng cụ thể, thì có khả năng nó không thuộc chủ đề ở đây.)

1
'Bagplot', hay 'bivariate boxplot' là gì?
Tôi đã tìm thấy một bài báo giới thiệu phiên bản đa chiều (bivariate here) của boxplot - một bagplot. Bagplot chính xác là gì? Tôi có thể thấy một loạt các đa giác lồng nhau dựa trên các đỉnh, một trong những đa giác đó được khai báo là …
1
Vẽ các sự kiện trên Dòng thời gian trong R
Có thư viện cốt truyện nào cho R có thể biến khung thời gian bắt đầu và thời gian dừng thành biểu đồ dòng thời gian giống như sau không: Trục Y chỉ có nghĩa là nó xếp chồng đồng thời, nhưng không phải lúc nào cũng biểu thị đồng …
1
R / mgcv: Tại sao các sản phẩm tenor te () và ti () tạo ra các bề mặt khác nhau?
Các mgcvgói cho Rcó hai chức năng cho phù hợp tương tác sản phẩm tensor: te()và ti(). Tôi hiểu sự phân công lao động cơ bản giữa hai người (phù hợp với sự tương tác phi tuyến tính so với việc phân tách tương tác này thành các hiệu ứng …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
1
Làm thế nào để giải thích các ô vuông
Trong khi thực hiện một số EDA, tôi quyết định sử dụng một ô vuông để minh họa sự khác biệt giữa hai cấp độ của một yếu tố. Cách ggplot biểu hiện cốt truyện hộp là thỏa đáng, nhưng hơi đơn giản (âm mưu đầu tiên bên dưới). Trong …
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.