«data-transformation» etiketlenmiş sorular

Hareketli ortalama verilerden veri noktaları elde etmek mümkün müdür? Başka bir deyişle, bir veri kümesi yalnızca önceki 30 noktanın basit hareketli ortalamalarına sahipse, orijinal veri noktalarını çıkarmak mümkün müdür? Öyleyse nasıl?

15 data-transformation  average  point-estimation 

Kanonik korelasyon analizi (CCA), iki veri setinin lineer kombinasyonlarının normal Pearson ürün-moment korelasyonunu (yani doğrusal korelasyon katsayısı) maksimize etmeyi amaçlamaktadır. Şimdi, bu korelasyon katsayısının sadece doğrusal ilişkileri ölçtüğünü düşünün - bu, örneğin, rastgele monoton (mutlaka zorunlu olmayan) ölçen Spearman- veya Kendall- (sıra) korelasyon katsayılarını da kullanmamızın sebebidir. değişkenler arasındaki bağlantı.ρρ\rhoττ\tau …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

Verileri karekök ile dönüştürmek için ne düşünebileceğimin bir nedeni var mı? Her zaman gözlemlediğim şey, R ^ 2'nin artmasıdır. Ancak bunun nedeni büyük olasılıkla verileri ortalamaktır! Herhangi bir düşünce takdir!

15 regression  data-transformation  variance-stabilizing 

Andy Field'ın SPSS Kullanarak İstatistikleri Keşfederken tüm değişkenlerin dönüştürülmesi gerektiğini belirtir. Ancak yayında: "Coğrafi ağırlıklı regresyon I: arazi tasarımı ve su kalitesi arasındaki mekansal olarak değişen ilişkilerin incelenmesi": Model tasarımı ve değerlendirmesi "özellikle sadece normal olmayan değişkenlerin dönüştürüldüğünü belirtirler. Bu analiz spesifik mi? Örneğin, ortalamaların karşılaştırılmasında, günlüklerin ham verilerle karşılaştırılması …

15 normal-distribution  data-transformation 

Eğer FZFZF_Z bir CDF, bu gibi görünüyor FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) gibi bir CDF olup. S: Bu standart bir sonuç mu? S: X ≡ g ( Z ) st F X ( x ) = F Z ( z ) α ile işlevi bulmanın iyi bir yolu var …

15 data-transformation  cdf  quantile-function 

Veri kümemi geçerli ortalamasından standart sapmasından hedef ortalamaya ve standart sapmaya dönüştürmek için bir yöntem arıyorum. Temel olarak, dispersiyonu küçültmek / genişletmek ve tüm sayıları ortalamaya ölçeklemek istiyorum. Biri standart sapma için ve diğeri ortalama için olmak üzere iki ayrı doğrusal dönüşüm yapmak için işe yaramaz. Hangi yöntemi kullanmalıyım? Çözüm …

15 data-transformation  standard-deviation  mean 

Kınamak için emlak fiyatları (kişisel proje) tahmin etmek için bir YSA oluşturmak için R nnet paketini kullanıyorum. Ben bu konuda yeniyim ve matematik geçmişim yok, bu yüzden lütfen bana çıplak. Hem ikili hem de sürekli girdi değişkenleri var. Örneğin, başlangıçta evet / hayır olan bazı ikili değişkenler, sinir ağı için …

14 r  machine-learning  data-transformation  neural-networks  nnet 

Değişkenleri ikiye ayırırken, süreçte hangi bilgiler kaybolur? Bir ikilik analizlerde nasıl yardımcı olur?

14 regression  data-transformation  binary-data 

Geleneksel olarak, uzunlamasına verileri, yani aşağıdaki gibi verileri modellemek için karışık model kullanırız: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 farklı kişiler için rastgele kesişme veya eğim …

14 machine-learning  data-transformation  random-forest  panel-data  large-data 

Entropi yoğunluk fonksiyonu sürekli bir dağılım beklentisine negatif olarak tanımlanır ve bu yüzden eşitffflog(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. Ayrıca dağılımı yoğunluğuna sahip herhangi bir rastgele değişken entropi (Bu integral, sıfırları olduğunda bile iyi tanımlanmıştır , çünkü bu değerlerde sıfıra alınabilir.)XXXfffHf.Hf.H_f.ffflog(f(x))f(x)log⁡(f(x))f(x)\log(f(x))f(x) Zaman ve bu rastgele değişkenlerin ( bir sabittir), bir …

14 distributions  data-transformation  entropy 

Hem kategorik değişkenleri hem de sürekli değişkenleri içeren bir veri setim var. Kategorik değişkenleri her seviye için ikili değişkenler olarak dönüştürmem önerildi (yani, A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) - Bence bazıları buna "kukla değişkenler" adını verdiler. Bununla birlikte, tüm veri kümesini yeni değişkenlerle ortalamak ve ölçeklendirmek yanıltıcı olur mu? Değişkenlerin "açık …

13 categorical-data  data-transformation  centering 

Dağılımını çok yüksek bir dereceye kadar eğriltmiş bir değişkenim olduğunu varsayalım, böylece günlük almak, normal dağılım için eğrilik aralığı içine getirmek için yeterli olmayacaktır. Bu noktada seçeneklerim neler? Değişkeni normal bir dağılıma dönüştürmek için ne yapabilirim?

13 data-transformation  skewness 

Yaklaşık olarak normal olarak dağıtılmış veriler için kutu grafikleri, medyanı ve verilerin yayılmasını ve ayrıca herhangi bir aykırı değerlerin varlığını hızlı bir şekilde görselleştirmenin harika bir yoludur. Bununla birlikte, daha ağır kuyruklu dağılımlar için, uç noktalar IQR'nin sabit faktörünün dışında olduğu tanımlandığından ve çok kuyruklu dağılımlarda elbette çok daha sık …

13 r  distributions  data-visualization  data-transformation  ggplot2 

Yalnızca , nasıl hesaplayabilirim ?Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) dağılımı hakkında herhangi bir bilgim yok , bu yüzden dönüşümü veya olasılık dağılımını kullanan başka yöntemleri kullanamıyorum .XXXXXX

13 distributions  variance  data-transformation 

Bırakın böylece gibi çok kısa bir örnek için hesaplanabilir ikili farklılıkların sırası statikini bulmaktan : { 1 , 3 , 6 , 2 , 7 , 5 } kSn= Cn. { | Xben- Xj| ; i&lt;j }( k )Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i&lt;j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)}{ 1 , 3 , 6 , 2 …

13 data-transformation  scales  robust  optimal-scaling