«data-visualization» etiketlenmiş sorular

Konunun CrossValidated faizine girdiğinden emin değilim. Bana söyleyeceksin. Bir grafiği incelemeliyim ( grafik teorisinden ). Bağlanan belli sayıda nokta var. Her birinin bağlı olduğu tüm noktalar ve noktalar içeren bir masam var. (Ayrıca sonuçları olan başka bir tablom var) Sorum şu: Kolayca çalışmak için iyi bir yazılım (veya bir R …

22 r  data-visualization  graph-theory 

Bu soru edildi göç o Çapraz doğrulanmış üzerinde yanıtlanabilir çünkü yığın taşması gelen. 5 yıl önce göç etti . Kısmi bağımlılık parselleri hakkındaki diğer konuları okudum ve bunların çoğu, onları nasıl doğru bir şekilde yorumlayabileceğinizi değil, onları farklı paketlerle nasıl çizdiğinizle ilgili. Adil miktarda kısmi bağımlılık grafiği okuyordum ve yaratıyorum. …

22 r  classification  data-visualization  random-forest  interpretation 

Son zamanlarda t-SNE ( t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Yerleşimi ) ile ilgili bazı soruları okudum ve ayrıca MDS ( Çok Boyutlu Ölçeklendirme ) ile ilgili bazı soruları da ziyaret ettim . Genellikle benzer şekilde kullanılırlar, bu yüzden burada her ikisinde de (veya PCA ile karşılaştırıldığında ) birçok soru olduğunu görünce bu …

21 data-visualization  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling  tsne 

Üç kategorik değişkenli bir veri setine sahibim ve bu üçünün arasındaki ilişkiyi bir grafikte görselleştirmek istiyorum. Herhangi bir fikir? Şu anda aşağıdaki üç grafiği kullanıyorum: Her grafik, bir bazal depresyon seviyesi içindir (Hafif, Orta, Şiddetli). Sonra her grafikte tedavi (0,1) ile Depresyon gelişimi (hiçbiri, orta, önemli) arasındaki ilişkiye bakarım. Bu …

21 r  data-visualization  categorical-data 

Ben 3 girdi parametreleri çift, verilerime çoklu doğrusal regresyon modeli sığdırmaya çalışıyorum. F( x )F( x )= A x1+ B x2+ Cx3+ dveya= ( A B C )T( x1 x2 x3) + d(ben)(İi)(ben)F(x)=birx1+Bx2+Cx3+dveya(İi)F(x)=(bir B C)T(x1 x2 x3)+d\begin{align} F(x) &= Ax_1 + Bx_2 + Cx_3 + d \tag{i} \\ &\text{or} \\ …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Elektronik tablo kargaşasıyla mücadele etme girişimlerimde, genellikle gerçek istatistik yazılımı (R, Stata ve benzeri) gibi daha sağlam araçlar için itiraz ediyorum. Son zamanlarda, sadece programlamayı öğrenmeyeceklerini belirten biri tarafından bu görüşe meydan okudum. Onlara programlama gerektirmeyen veri analizi araçları sunmak istiyorum (ancak ideal olarak daha sonra suya bir ayak parmağı …

20 data-visualization  software 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Seçilen kullanıcı çokgenler için sayım verilerini görüntüler ve grafiksel olarak çeşitli parametrelerin (parametre başına bir grafik) dağılımını göstermek istiyorum bir web sitesi oluşturma üzerinde çalışıyorum. Veriler genellikle aşağıdaki özelliklere sahiptir: Örnek boyutu büyük olma eğilimindedir (yaklaşık 10.000 veri noktası diyelim) Değerlerdeki aralık büyük ölçüde quire olma eğilimindedir (örneğin, minimum nüfus …

20 distributions  data-visualization  boxplot 

ÇED raporunu okudum ve bu konu dikkatimi çekti. Şimdi aynı tür bir komplo oluşturabilmek istiyorum. İki yıl (1990-2015) arasındaki enerji verimliliği gelişimini gösterir ve bu iki dönem arasındaki değişim değerini ekler. Bu tip arsanın adı nedir? Excel'de aynı grafiği (farklı ülkelerle) nasıl oluşturabilirim?

19 data-visualization  terminology  excel 

Birçok kaynak, klasik "kutu arsa" tasarımını John Tukey ve 1970'teki "şematik arsa" sına tarihlendiriyor . Tasarım o zamandan beri nispeten durağan kalıyor , Edward Tufte'nin kutu arsalarının cut-down versiyonu yakalanmıyorken, keman grafikleri - kutu grafiğinin daha bilgilendirici bir çeşidi olsa da - daha az popüler. Cleveland'ın bıyıkların 10. ve 90. …

19 data-visualization  references  boxplot  history 

Benim anlayış , t-SNE ve Barnes-Hut yaklaşım tüm veri noktaları tüm kuvvet etkileşimleri aynı anda hesaplanabilir ve her nokta 2d ayarlanabilir (veya boyutsal alt) ilk böylece gerekli olmasıdır. Veri akışı ile etkin bir şekilde başa çıkabilen t-sne'nin herhangi bir sürümü var mı? Dolayısıyla, gözlemlerim birer birer geliyorsa, yeni gözlemi yerleştirmek …

19 data-visualization  dimensionality-reduction  multidimensional-scaling  tsne 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. Aşağıdaki gibi araziler yapmak için R'de ggplot2 kullanıyorum: Hata çubukları birbiriyle çakışıyor ve bu gerçekten dağınık görünüyor. Farklı dizinler için hata çubuklarını nasıl ayırabilirim? Position = "dodge" …

19 data-visualization  ggplot2 

3-B yoğunluk fonksiyonunu grafiksel olarak görselleştirmenin en iyi yolu nedir? Olduğu gibi ?z= fX, Y( x , y)z=fX,Y(x,y)z=f_{X,Y}(x,y) Gerekli değil ama bunun için Rkod harika olurdu.

19 r  data-visualization  methodology 

Arasında bir ilişki göstermenin en iyi yolu nedir: sürekli ve ayrık değişken, iki ayrık değişken? Şimdiye kadar sürekli değişkenler arasındaki ilişkiye bakmak için dağılım grafikleri kullandım. Ancak kesikli değişkenlerde veri noktaları belirli aralıklarla toplanır. Böylece en iyi uyum çizgisi yanlı olabilir.

19 data-visualization  categorical-data  random-variable