«data-transformation» etiketlenmiş sorular

Çoklu doğrusal regresyon yapmak ve sonra yeni değerleri az tahmin ile tahmin etmek istiyorum. Yanıt değişkenim -2 ile +7 arasında ve üç öngörücü var (yaklaşık +10 - +200 aralığında). Dağılım neredeyse normaldir. Ancak cevap ve öngörücüler arasındaki ilişki doğrusal değildir, araziler üzerinde eğriler görüyorum. Örneğin bunun gibi: http://cs10418.userapi.com/u17020874/153949434/x_9898cf38.jpg Doğrusallığa ulaşmak …

10 regression  data-transformation 

Aşağıdaki doğrusal model var: Kalıntıların heterosensedastisitesini ele almak için bağımlı değişkene bir log dönüşümü olarak uygulamaya çalıştım fakat artıklar üzerinde aynı fan çıkışı etkisini görüyorum. DV değerleri nispeten küçüktür, bu nedenle günlüğü almadan önce +1 sabit ilavesi bu durumda muhtemelen uygun değildir.log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y + 1) > summary(Y) Min. :-0.0005647 1st Qu.: …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

Benim durumum: Basit doğrusal regresyon için artıklarını normalleştirmek üzere logaritmik olarak dönüştürdüğüm 1 sürekli bağımlı ve 1 sürekli yordayıcı değişkenim var. Bu dönüştürülmüş değişkenleri orijinal bağlamlarıyla nasıl ilişkilendirebileceğim konusunda her türlü yardımı takdir ediyorum. 2011'de kaçırdıkları gün sayısına göre 2011'de öğrencilerin okula gitmedikleri gün sayısını tahmin etmek için doğrusal bir …

10 regression  data-transformation  regression-coefficients  logarithm 

Şu anda lisansüstü düzeyde ilk uygulamalı doğrusal regresyon dersimi alıyorum ve çoklu doğrusal regresyonda öngörücü değişken dönüşümleri ile mücadele ediyorum. Kullandığım metin, Kutner ve ark. "Uygulamalı Doğrusal İstatistiksel Modeller" yaşadığım soruyu kapsamıyor gibi görünüyor. (çoklu öngörücülerin dönüştürülmesi için bir Box-Cox yöntemi olduğunu öne sürmek dışında). Bir cevap değişkeni ve birkaç …

10 data-transformation  multiple-regression 

CSV ile gelen bir tıbbi anketten (100+ kodlu sütunlarla) verileri R ile analiz etmem gerekiyor. İlk analiz için çıngırak kullanacağım ama perde arkasında hala R var. I Eğer read.csv () dosyası, sayısal kodların kolonların sayısal veri olarak kabul edilir. Onlardan faktör () ile kategorik sütunlar oluşturabileceğimin farkındayım, ancak 100+ sütun …

10 r  categorical-data  data-transformation 

Test puanlarının analizinde (örneğin Eğitim veya Psikoloji), ortak analiz teknikleri genellikle verilerin normal olarak dağıtıldığını varsayar. Bununla birlikte, belki de çoğu zaman, puanlar bazen çılgınca normalden sapma eğilimindedir. Bazı temel normalleştirici dönüşümlere aşinayım: kare kökler, logaritmalar, pozitif eğriltmeyi azaltmak için karşılıklı dönüşümler, negatif eğriliği azaltmak için yukarıdakilerin yansıtılmış versiyonları, leptokurtik …

10 data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing 

Bağımlı değişken ile doğrusal bir regresyon modelimiz olduğunu düşünün . Biz onun bulmak . Şimdi, başka bir gerileme yapıyoruz, ancak bu sefer ve benzer şekilde buluyoruz . Hangi modelin daha uygun olduğunu görmek için her iki karşılaştıramayacağım söylendi . Neden? Bana verilen neden, farklı miktarların (farklı bağımlı değişkenler) değişkenliğini karşılaştırmamızdır. …

10 regression  data-transformation  r-squared 

Öncelikle bir bilgisayar bilimi geçmişim var ama şimdi kendime temel istatistikleri öğretmeye çalışıyorum. Poisson dağılımı olduğunu düşündüğüm bazı verilerim var İki sorum var: Bu bir Poisson dağılımı mı? İkincisi, bunu normal bir dağılıma dönüştürmek mümkün mü? Herhangi bir yardım mutluluk duyacağız. Çok teşekkürler

10 normal-distribution  data-transformation  poisson-distribution 

Bir zaman serisinin karesi sabitse, orijinal zaman serisinin de tersi olduğunu belirten bir çözüm buldum. Ancak bunu kanıtlayamıyorum, bunun doğru olup olmadığı ve nasıl türetileceği konusunda kimsenin bir fikri var mı?

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

Rastgele değişkenler varsayalım X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nve bağımsızdır ve dağıtılır. Bu ABS , bir sahiptir dağılımı.Y1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlog⁡max(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) Ben ayarı bu sorunu başladım Sonra olarak dağıtılacak ve olarak dağıtılacak Yoğunluklar olarak kolayca bulunabilir ve{X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}{X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}\{X_1,...,X_n,Y_1,...Y_n\} = \{Z_1,...,Z_n\}max(Yn,Xn)=Z(2n)max(Yn,Xn)=Z(2n)\max(Y_n,X_n)= Z_{(2n)}(za)2n(za)2n(\frac{z}{a})^{2n}min(Yn,Xn)=Z(1)min(Yn,Xn)=Z(1)\min(Y_n,X_n)= Z_{(1)}1−(1−za)2n1−(1−za)2n1 - (1 - \frac{z}{a})^{2n}fZ1( z) = ( 2 n ) ( …

9 self-study  data-transformation  order-statistics 

Bir denge skoru tahmin etmeye çalıştım ve birkaç farklı regresyon yöntemini denedim. Fark ettiğim bir şey, tahmin edilen değerlerin bir çeşit üst sınıra sahip olduğu görünüyor. Yani, gerçek denge , ancak tahminlerim yaklaşık . Aşağıdaki grafik, gerçek ile tahmin edilen dengeyi göstermektedir (doğrusal regresyon ile tahmin edilir):[ 0.0 , 1.0 …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

Boyutsallık azalması (veya PCA yoluyla boyutsallık azalmasından sonra dönüşüm) için çok sınıflı bir Lineer Diskriminant Analizi (veya bazen Birden Çok Diskriminant Analizi de okurum) kullanılıyorsa, genel olarak bir "Z skoru normalizasyonu" (veya standardizasyonu) özellikler tamamen farklı ölçeklerde ölçülseler bile gerekli değil mi? LDA, halihazırda normalleştirilmiş Öklid mesafelerini ima eden Mahalanobis …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

EDIT: Bu yazı yaptığımdan beri, burada ek bir yazı ile takip ettim . Aşağıdaki metnin özeti: Bir model üzerinde çalışıyorum ve doğrusal regresyon, Box Cox dönüşümleri ve GAM'ı denedim, ancak fazla ilerleme kaydetmedim Kullanarak R, şu anda büyük lig (MLB) düzeyinde küçük lig beyzbol oyuncularının başarısını tahmin etmek için bir …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

Bir test için çalışıyorum. Buna cevap veremedim. İzin Vermek X1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX1,i,X2,i,X3,i,i=1,…,nX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,n ol N(0,1)N(0,1)\mathcal{N}(0,1)rastgele değişkenler. Tanımlamak Wi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X23,i−−−−−−−√,i=1,…,nWi=(X1,i+X2,iX3,i)/1+X3,i2,i=1,…,nW_i = (X_{1,i} + X_{2,i}X_{3,i})/\sqrt{1 + X_{3,i}^2}, i = 1, \ldots, n, ve W¯¯¯¯¯n=n−1∑ni=1WiW¯n=n−1∑i=1nWi\overline{W}_n = n^{-1}\sum_{i=1}^nW_i, S2n=(n−1)−1∑ni=1(Wi−W¯¯¯¯¯n)2,n≥2.Sn2=(n−1)−1∑i=1n(Wi−W¯n)2,n≥2.S_n^2 = (n-1)^{-1}\sum_{i=1}^n(W_i - \overline{W}_n)^2, n \ge 2. Dağılımı nedir W¯¯¯¯¯nW¯n\overline{W}_n, S2nSn2S_n^2? Böyle bir soruna başlarken kullanılacak en iyi …

9 normal-distribution  data-transformation 

Sadece bir öngörücü (örneğin (x, y)) ile bazı verilere doğrusal bir model sığdırmaya çalışıyorum. Veriler, küçük x değerleri için, y değerlerinin düz bir çizgiye sıkıca oturduğu, ancak x değerleri arttıkça y değerlerinin daha uçucu hale geleceği şekildedir. İşte bu tür verilere bir örnek (R kodu) y = c(3.2,3.4,3.5,3.8,4.2,5.5,4.5,6.8,7.4,5.9) x = …

9 r  regression  variance  data-transformation