«data-visualization» etiketlenmiş sorular

Lojistik regresyondaki işlevlerin nasıl çalıştığı (veya belki de bir bütün olarak işlev gördüğü) konusunda bazı temel karışıklıklarım olduğunu düşünüyorum. H (x) fonksiyonu görüntünün solunda görülen eğriyi nasıl üretir? Ben bu iki değişkenin bir komplo olduğunu görüyorum ama sonra bu iki değişken (x1 & x2) de fonksiyonun argümanları. Bir değişkenin bir …

15 logistic  data-visualization  function 

Çoklu impütasyondan sonra kalibrasyon grafiklerini / istatistiklerini birleştirme konusunda tavsiye istiyorum. Gelecekteki bir olayı tahmin etmek için istatistiksel modeller geliştirme ortamında (örneğin, hastaneden taburculuk sonrası hayatta kalmayı veya olayları tahmin etmek için hastane kayıtlarından elde edilen verileri kullanma), bazı çok fazla eksik bilginin olduğu hayal edilebilir. Birden fazla itimat, bu …

15 data-visualization  data-imputation  multiple-imputation  pooling  calibration 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Not: Şimdi 50 puan ham veri eklenmiştir. Ne kadar çalışma yaptığımı ve hafta boyunca kaç sayfayı tamamladığımı, güne göre ayrılmış olarak göstermek istiyorum ve bunu aşağıda gösterildiği gibi yaptım: İnsanlara grafikleri anlayamadıklarını söyledim, ama bunları nasıl gösterebileceğim hakkında hiçbir fikrim yok. Kümülatif bir tasvir yapmadan aslında üç boyuta ihtiyacım olduğu …

15 data-visualization 

Ben yeniyim glmnetpaketin ve ben sonuçların nasıl yorumlanacağı hala emin değilim. Birisi lütfen aşağıdaki izleme planını okumama yardımcı olabilir mi? Grafik aşağıdakileri çalıştırarak elde edildi: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) model <- cv.glmnet(data, return, standardize=TRUE) op <- par(mfrow=c(1, 2)) plot(model$glmnet.fit, "norm", label=TRUE) plot(model$glmnet.fit, "lambda", …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

Karışık modellerde her zaman yaşadığım sorunlardan biri, sonuçlara ulaştığında, bir kağıt veya posterle sonuçlanabilecek veri görselleştirmelerini bulmaktır. Şu anda, aşağıdaki gibi görünen bir formülle Poisson karışık efektler modeli üzerinde çalışıyorum: a <- glmer(counts ~ X + Y + Time + (Y + Time | Site) + offset(log(people)) Glm () ile …

15 r  data-visualization  mixed-model 

Bir makine öğrenimi kursu okuyorum ve ders slaytlarında önerilen kitapla çeliştiğim bilgiler var. Sorun şudur: üç sınıflandırıcı vardır: daha düşük eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan A sınıflandırıcısı , daha yüksek eşik aralıklarında daha iyi performans sağlayan Sınıflandırıcı B , Sınıflandırıcı C bir p-coin çevirerek ve iki sınıflandırıcıdan seçerek elde …

15 machine-learning  probability  data-visualization  classification  roc 

Thru bu sitede Geçenlerde Sankey Diyagramları, bir neler olduğunu görselleştirmek için harika bir yol keşfettim geleneksel akış şeması. İşte George M. Whitesides ve George W. Crabtree , Source'dan bir Sankey Diyagramı örneği ; Enerji , Bilimde Uzun Vadeli Temel Araştırmaları Unutmayın 9 Şubat 2007: Vol. 315. hayır. 5813, sayfa 796-798. …

15 r  data-visualization  sankey-diagram 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır, ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. Ben böyle bir grafik var: Onu oluşturmak için R kodu: DF <- data.frame(date = as.Date(runif(100, 0, 800),origin="2005-01-01"), outcome = rbinom(100, 1, 0.1)) DF <- DF[order(DF$DateVariable),] #Sort by …

15 r  data-visualization  ggplot2 

Son zamanlarda itibarın upvotes üzerindeki etkilerini analiz ettim ( blog yazısına bakın ) ve daha sonra muhtemelen daha aydınlatıcı (veya daha uygun) analiz ve grafikler hakkında birkaç sorum vardı. Bu yüzden birkaç soru (ve özellikle herhangi birine cevap vermekten ve diğerlerini görmezden gelmekten çekinmeyin): Enkarnasyondaki akımında, posta numarasını ortalamak istemedim. …

15 data-visualization  large-data  fixed-effects-model 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 5 ay önce kapalı . Bir kutu grafiğini python matplotblib ile çizerken, grafiğin yarısındaki çizgiler dağıtımın medyanıdır. Bunun yerine çizgi ortalamaya sahip olma olasılığı var …

15 data-visualization  python  matplotlib  boxplot 

Konut verileri için 14 değişken ve 345.000 gözlem içeren bir proje üzerinde çalışıyorum (yıl, kare görüntüleri, satılan fiyat, ikamet yeri vb.). İyi grafik teknikleri ve güzel çizim teknikleri içeren R kütüphaneleri bulmaya çalışmakla ilgileniyorum. Zaten ggplot ve kafeste neyin iyi çalışacağını görüyorum ve bazı sayısal değişkenlerim için keman grafikleri yapmayı …

15 r  data-visualization  large-data  eda 

Araştırma alanımda, verileri göstermenin popüler bir yolu, çubuk grafiklerin "tutamak çubukları" ile birlikte kullanılmasıdır. Örneğin, "Tutamak çubukları", yazara bağlı olarak standart hatalar ve standart sapmalar arasında değişir. Tipik olarak, her bir "bar" için numune boyutları oldukça küçüktür - yaklaşık altı. Bu araziler özellikle biyolojik bilimlerde popüler görünmektedir - örnekler için …

15 data-visualization 

Yaklaşık 6 öngörücü içeren doğrusal bir modelim var ve tahminler, F değerleri, p değerleri vb. cevap değişkeni? Dağılım grafiği? Koşullu Arsa? Etkiler arsa? vb? Bu komployu nasıl yorumlayabilirim? Bunu R'de yapacağım, bu yüzden mümkünse örnekler vermekten çekinmeyin. EDIT: Ben öncelikle herhangi bir öngörücü ve yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi sunmakla ilgileniyorum.

15 r  regression  data-visualization  multiple-regression  partial-plot 

Bir veri kümesini (işaretler kümesi) kümelemeyi denedim ve 2 küme aldım. Grafiksel olarak temsil etmek istiyorum. (X, y) koordinatlarına sahip olmadığım için temsili biraz karıştı. Ayrıca bunu yapmak için MATLAB / Python işlevi arıyor. DÜZENLE Bence veri yayınlamak soruyu daha açık hale getiriyor. Python (scipy kullanarak) kmeans kümeleme kullanarak yaptığım …

15 clustering  data-visualization  python