«data-visualization» etiketlenmiş sorular

Verilerin anlamlı ve yararlı grafik gösterimlerinin oluşturulması. (Sorunuz yalnızca belirli bir efekti üretmek için belirli bir yazılımı nasıl alacağınızla ilgiliyse, muhtemelen burada konu ile ilgili değildir.)

1
Ardışık oranları görselleştirme
4 kategorisi olan bazı tüketici verilerini görselleştirmeye çalışıyorum. Kullanıcılar farklı kategoriler arasında geçiş yapmakta serbesttir. Her bir birey için son üç veya dört anahtarı görselleştirmek istiyorum. Bu nedenle, 4 yığın oranına sahip bir sütun içeren bir arsa ile başlayacağız. Bundan sonra, her kategori insanların önceki vesileyle yaptıkları şeylere ayrılırken 16'mız …


7
Veri görselleştirme örnekleri, öğretim ve araştırma için veri setleri
Araştırdığımız çeşitli veri-vizyon tekniklerini test etmek için kullanabileceğimiz mevcut veri kümelerini arıyorum. R dahil olanlar gibi çeşitli kaynaklar biliyorum (deneyin plot(Orange)veya bakın burada ). Ama bunu bir adım ileri götürmek istiyorum: Bir görselleştirme aracını test etmek için en iyi gerçek dünya veri kümeleri hangileri? Akademik makalelerde hangi veri kümelerini kullandınız …

3
Verilerdeki yeni bilgileri keşfetme yönergeleri
Kendime veya başka birine bir şey ifade etmek için bir şey çiziyorum. Genellikle, bir soru bu süreci başlatır ve genellikle belirli bir cevap için umut isteyen kişi. Verilerle ilgili ilginç şeyleri daha az taraflı bir şekilde nasıl öğrenebilirim? Şu anda bu yöntemi kabaca takip ediyorum: Özet istatistikler. Şerit grafiği. Dağılım …

4
Standart hata ne için kullanılır?
Bulduğum bir öğretici kullanıyorum ve verilerimi göstermek için standart hatalarla birlikte ortalama değerler çiziyorum. Ama sonuçları tartışırken sorun yaşıyorum. Grafiğim aşağıda gösterildiği gibidir: standart hatalardan bazıları (hata çubuğu olarak gösterilir) çok değişir ve bazıları sıfıra çok yakındır.



2
R: bir grafiği dinamik olarak güncelleme [kapalı]
Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 8 ay önce kapalı . Bu bir veri görselleştirme sorusudur. Sürekli revize (çevrimiçi güncelleme) bazı veriler içeren bir veritabanı var. R'de bir grafiği güncellemenin en …

2
Veriler için ROC eğrisini hesapla
Bu yüzden, Hamming Distance kullanarak biyometrik özellikteki bir kişinin kimliğini doğrulamaya çalıştığım 16 denemem var. Eşik değer 3,5'e ayarlandı. Verilerim aşağıda ve yalnızca deneme 1 Gerçek Olumludur: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 0.32 9 0.39 10 0.45 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 


10
Yapısal eşitlik / MPLUS modellerini nasıl çiziyorsunuz?
Yapısal eşitlik / karışım modellerini verimli ve güzel bir şekilde çizmek için bir yazılım aracı (tercihen açık kaynaklı) arıyorum. Xfig ve graphviz'e baktıktan sonra artık genel vektör grafik paketi inkscape'e bağlı kalıyorum çünkü en esnek görünüyor. Stat.stackexchange topluluğunu yoklamak istiyorum: Yapısal eşitlik / karışım modellerinizi nasıl çiziyorsunuz? Hangi yazılımı kullanıyorsunuz?

2
Aynı x ölçeğine, ancak R'de farklı bir y ölçeğine sahip iki grafiği dikey olarak nasıl yığınlayabilirim?
Selamlar, Şu anda R'de aşağıdakileri yapıyorum: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) Özet.csv alıntısı: date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 2007-08-09,18,model.xml,106,16,26,7,4966,1136,47,761 2007-08-10,19,model.xml,106,16,26,7,4968,1150,4,202 2007-09-06,81,model.xml,111,16,26,7,5110,1167,13,258 …

2
Birden çok “histogramı” görselleştirme (çubuk grafikler)
Verileri görselleştirmek için doğru yolu seçmekte zorlanıyorum. Let elimizdeki demek kitabevi satan kitaplar ve her kitap en az birine sahiptir kategori . Bir kitapçı için, tüm kitap kategorilerini sayarsak, o kitapçı için belirli bir kategoriye giren kitap sayısını gösteren bir histogram elde ederiz. Kitapçı davranışını görselleştirmek istiyorum, bir kategoriyi diğer …


Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.