Câu hỏi được gắn thẻ «multivariate-analysis»

Phân tích nơi có nhiều hơn một biến được phân tích cùng một lúc và các biến này là biến phụ thuộc (phản hồi) hoặc là biến duy nhất trong phân tích. Điều này có thể tương phản với phân tích "nhiều" hoặc "đa biến", hàm ý nhiều hơn một biến dự đoán (độc lập).




1
Tạo các biến ngẫu nhiên nhị thức với tương quan đã cho
Giả sử tôi biết cách tạo Biến ngẫu nhiên nhị thức độc lập. Làm cách nào tôi có thể tạo hai biến ngẫu nhiên và sao choXXXYYYX∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X\sim \text{Bin}(8,\dfrac{2}{3}),\quad Y\sim \text{Bin}(18,\dfrac{2}{3})\ \text{ and }\ \text{Corr}(X,Y)=0.5 Tôi đã nghĩ đến việc cố gắng sử dụng thực tế rằng …

3




5
Làm mịn dữ liệu 2D
Dữ liệu bao gồm quang phổ quang học (cường độ ánh sáng so với tần số) được ghi lại ở các thời điểm khác nhau. Các điểm được thu được trên một lưới thông thường theo x (thời gian), y (tần số). Để phân tích sự tiến hóa thời gian …





4
Tôi nên lưu ý điều gì khi sử dụng nhiều hồi quy để tìm các mối quan hệ nhân quả trực tuyến trong dữ liệu của tôi?
Trước hết, tôi nhận ra hồi quy bội không thực sự đưa ra những suy luận thực sự "nhân quả" về dữ liệu. Hãy để tôi giải thích trường hợp hiện tại của tôi: Tôi có bốn biến độc lập mà tôi hy vọng (nhưng không chắc chắn) có liên …

2
Làm cách nào để mô hình hóa dữ liệu nhiệt độ chuỗi thời gian tại nhiều trang web dưới dạng chức năng của dữ liệu tại một trang web?
Tôi chưa quen với phân tích chuỗi thời gian và sẽ đánh giá cao bất kỳ đề xuất nào về cách tốt nhất để tiếp cận vấn đề hồi quy chuỗi thời gian sau: Tôi có các phép đo nhiệt độ hàng giờ tại khoảng 20 địa điểm trên một …

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.