«data-visualization» etiketlenmiş sorular

Küçük bir veri kümesiyle (21 gözlem) çalışıyorum ve R'de aşağıdaki normal QQ grafiğine sahibim: Arsa’nın normalliği desteklemediğini görünce, altta yatan dağıtım hakkında ne çıkartabilirim? Bana öyle geliyor ki, sağa doğru eğilmiş bir dağılım daha iyi bir seçim olabilir, değil mi? Ayrıca, verilerden başka ne gibi sonuçlar çıkarabiliriz?

172 r  data-visualization  inference  qq-plot 

Verilerimin histograma dayalı olarak üstel olup olmadığını görmek istediğimi varsayalım (yani sağa çarpık). Verileri nasıl gruplandırdığım veya böldiğime bağlı olarak, çok farklı histogramlar elde edebilirim. Histogramlardan oluşan bir set verinin üstel olduğu görülüyor. Başka bir set, verilerin üssel olmadığını gösterir. Histogramlardan iyi tanımlanmış dağılımları nasıl tanımlayabilirim?

111 distributions  data-visualization  histogram  binning 

Aynı arsa üzerinde çoklu seriler göstermek için kullanılacak en iyi renk kümesi hakkında herhangi bir çalışma yapıldı mı? Ben sadece varsayılanları kullanıyorum ve matplotlibhepsi parlak, birincil renkler oldukları için biraz çocukça görünüyorlar.

89 data-visualization 

R'de arsa (lm) tarafından oluşturulan grafikleri yorumlamakla ilgili bir sorum vardı. Ölçek konumunu ve kaldıraç arsalarını nasıl yorumlayacağımı söyleyebilir misiniz? Herhangi bir yorum takdir edilecektir. Temel istatistik, regresyon ve ekonometri bilgisini alır.

89 r  regression  data-visualization  residuals  outliers 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

K-kümeleme yapmak için R kullanıyorum. K-means'i çalıştırmak için 14 değişken kullanıyorum K-araçlarının sonuçlarını çizmenin güzel bir yolu nedir? Herhangi bir uygulama var mı? 14 değişkene sahip olmak sonuçları çizmeyi zorlaştırıyor mu? GGcluster adında havalı görünen bir şey buldum ama hala gelişme aşamasında. Ayrıca, sammon haritalama hakkında bir şeyler okudum, ama …

77 data-visualization  classification  k-means  unsupervised-learning 

Bir simülasyon çalışması için, mevcut bir değişkenine önceden tanımlanmış (popülasyon) bir korelasyon gösteren rastgele değişkenler oluşturmalıyım .YYY RPaketlere baktım copulave CDVinebelirli bir bağımlılık yapısına sahip rastgele çok değişkenli dağılımlar üretebiliyorum. Bununla birlikte, ortaya çıkan değişkenlerden birini mevcut bir değişkene sabitlemek mümkün değildir. Herhangi bir fikir ve mevcut fonksiyonlara bağlantılar takdir …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Kanonik korelasyon analizi (CCA), temel bileşen analizi (PCA) ile ilgili bir tekniktir. Bir dağılım grafiği kullanarak PCA veya doğrusal regresyon öğretmek kolay olsa da (google resim aramada birkaç bin örneğe bakın), CCA için benzer bir sezgisel örnek görmedim. Lineer CCA'nın ne yaptığını görsel olarak nasıl açıklayabilirim?

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry 

Herkes, aşağıdakilerden birkaç örnek ağacı çizmenin kütüphane veya kod önerilerini aldı: getTree(rfobj, k, labelVar=TRUE) (Evet, bunu operasyonel bir şekilde yapmanız gerekmediğini biliyorum, RF bir kara kutu, vb. Vb. Görüyorum. Bir ağacın görsel olarak akıl sağlığı kontrolünü yapmak istiyorum - herhangi bir değişkenin ters davranıp davranmadığını görmek için bir ağacı kontrol …

62 r  data-visualization  random-forest  cart 

ANOVA'nın ne olduğunu görsel olarak açıklamanın yolu nedir? Herhangi bir referans, link (ler) (R paketleri?) Kabul edilecektir.

60 data-visualization  anova  teaching 

2 x 4 x 3 hücreli veri setinden gelen verileri özetlemek için ggplot2'de yapıyorum. 2-seviyeli değişken için paneller kullanarak facet_grid(. ~ Age)ve x ve y eksenlerini kullanarak paneller yaptım aes(x=4leveledVariable, y=DV). Ben aes(group=3leveledvariable, lty=3leveledvariable)şimdiye kadar arsa üretirdim. Bu bana, 2 seviyeli değişken tarafından panellenen ve X seviyeli 4 seviyeli değişkeni …

58 r  data-visualization  ggplot2 

Zaman çizelgesi grafiğindeki y ekseni gibi, belirli durumlarda çizelgeleme / grafik oluşturma uygun olduğunda günlük ölçeklerini kullanmanın okudum. Ancak, bunun neden böyle olduğu veya ne zaman uygun olacağı konusunda kesin bir açıklama bulamadım. Lütfen aklınızda bulundurun, istatistikçi değilim, bu yüzden noktayı tamamen kaybediyor olabilirim ve eğer durum buysa, iyileştirici kaynakların …

57 data-visualization  data-transformation 

Kartezyen koordinatlarda (standart, günlük bir çizimde) çizilen verilerin görüntüsünü alacak ve grafikte çizilen noktaların koordinatlarını çıkaracak herhangi bir yazılımı (tercihen ücretsiz, tercihen açık kaynaklı) deneyime sahip olan var mı? Temel olarak, bu bir veri madenciliği problemi ve ters bir veri görselleştirme problemidir.

56 data-visualization  data-mining  software 

Tukey'nin "Keşif Veri Analizi" kitabını okudum. 1977 yılında yazılan kitap, kâğıt / kurşun kalem yöntemlerini vurguluyor. Şimdi büyük veri kümelerini anında çizebileceğimizi dikkate alan daha 'modern' bir halefi var mı?

52 data-visualization  references  descriptive-statistics  eda 

Normal ve tümör hücrelerini ayırt etmek için kullanılabilecek bir test verisine sahibim. ROC eğrisine göre bu amaç için iyi görünüyor (eğri altındaki alan 0,9): Benim sorularım: Bu test için kesme noktası ve okumaların belirsiz olarak değerlendirileceği yerdeki güven aralığı nasıl belirlenir? Bunu (kullanarak ggplot2) görselleştirmek için en iyi yolu nedir …

51 r  data-visualization  confidence-interval  roc  ggplot2