«descriptive-statistics» etiketlenmiş sorular

Tanımlayıcı istatistikler, bir örneğin ortalama ve standart sapmaları, ortanca ve çeyrekler, maksimum ve minimum gibi özelliklerini özetler. Çok değişkenli korelasyonlar ve çapraz tablolar içerebilir. Görsel ekranlar içerebilir - kutu grafikleri, histogramlar, dağılım grafikleri vb.

5
Normalizasyon ve Standardizasyon arasındaki fark nedir?
İşyerinde bunu, patronum normalleşmeyi hiç duymadığı için tartışıyorduk. Lineer Cebir'de Normalizasyon, bir vektörün boyuna bölünmesini ifade eder. Ve istatistiklerde, Standardizasyon bir ortalamanın çıkarılmasını ve ardından SD'ye bölünmesini ifade ediyor gibi görünmektedir. Ancak, diğer olasılıklarla da birbirleriyle değiştirilebilir gibi görünüyorlar. Bir çeşit evrensel puan oluştururken , bu, farklı araçlara ve farklı …
3
Bir örnek: ikili sonuç için glmnet kullanarak LASSO regresyonu
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 
4
Standart bir sapma nasıl toplanır?
Bir değer için aylık ortalamaya ve bu ortalamaya karşılık gelen standart sapmaya sahibim. Şimdi yıllık ortalamayı aylık ortalamaların toplamı olarak hesaplıyorum, toplam ortalamanın standart sapmasını nasıl gösterebilirim? Örneğin bir rüzgar çiftliğinden elde edilen verimi göz önünde bulundurarak: Month MWh StdDev January 927 333 February 1234 250 March 1032 301 April …
5
Sürekli ve kategorik (nominal) değişkenler arasındaki korelasyon
Sürekli (bağımlı değişken) ile kategorik (nominal: cinsiyet, bağımsız değişken) değişken arasındaki ilişkiyi bulmak isterim. Sürekli veri normalde dağılmaz. Daha önce Spearman's kullanarak hesaplamıştım . Ancak bunun doğru olmadığı söylendi.ρρ\rho İnternette arama yaparken, kutu grafiğinin ne kadar ilişkili oldukları hakkında bir fikir verebileceğini; Ancak, Pearson'un ürün moment katsayısı veya Spearman's gibi …
3
Ortalama, medyan ve mod arasındaki ampirik ilişki
Orta derecede çarpık olan tek biçimli bir dağılım için, ortalama, medyan ve mod arasında şu ampirik ilişkiye sahibiz: Bu ilişki nasıl ortaya çıktı?(Ortalama - Mod) ∼ 3(Ortalama - Ortanca)(Mean - Mode)∼3(Mean - Median) \text{(Mean - Mode)}\sim 3\,\text{(Mean - Median)} Karl Pearson bu sonuca varmadan önce bu ilişkilerin binlerce yerini çizdi …
8
R’de grafiksel verilere genel bakış (özet) işlevi
Daha önce bir R paketinde bunun gibi bir fonksiyonla karşılaştığımdan eminim, ancak kapsamlı Googling'ten sonra hiçbir yerde bulamıyorum. Düşündüğüm fonksiyon, kendisine verilen bir değişken için grafiksel bir özet üretti, bazı grafiklerle çıktı oluşturdu (histogram ve belki de bir kutu ve bıyık arsası) ve ortalama, SD vb. Bu işlevin R tabanına …
6
Neden kovaryans tahmincisinin paydası n-1 yerine n-2 olmasın?
(Tarafsız) varyans tahmincisi paydası olan n−1n−1n-1 olduğu gibi nnn gözlemler ve sadece bir parametre tahmin ediliyor. V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Aynı şekilde , iki parametre tahmin edilirken neden kovaryans paydasının olması gerektiğini merak ediyorum n−2n−2n-2? Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}
3
Neden bir lojistik regresyonun% 95 güven aralığında manuel olarak hesaplanması ile R'deki confint () fonksiyonunun kullanılması arasında bir fark var?
Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
7
Varyasyon katsayısı nasıl yorumlanır?
Varyasyon Katsayısını anlamaya çalışıyorum . Bunu aşağıdaki iki veri örneğine uygulamaya çalıştığımda, sonuçları nasıl yorumlayacağımı anlayamıyorum. Diyelim ki örnek 1 ve örnek 2 10 , 15 , 17 , 22 , 21 , 27'dir . Burada örnek 2 = örnek 1 + 10 gördüğünüz gibi.0,5,7,12,11,170,5,7,12,11,17{0, 5, 7, 12, 11, 17}10,15,17,22,21,2710,15,17,22,21,27{10 …
5
Makine öğrenmesinde hiyerarşik / iç içe geçmiş verilerle nasıl baş edilir
Sorunumu bir örnekle açıklayacağım. Bazı nitelikler verilen bir bireyin gelirini tahmin etmek istediğinizi varsayalım: {Yaş, Cinsiyet, Ülke, Bölge, Şehir}. Bunun gibi bir eğitim veri setine sahipsiniz train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
2
Varyasyon, varyans ile aynı mıdır?
Bu, burada Çapraz Doğrulanmış Haç hakkındaki ilk sorum, bu yüzden önemsiz görünse de lütfen bana yardım edin :-) Her şeyden önce, soru dil farklılıklarının bir sonucu olabilir veya belki de istatistiklerde gerçek eksikliklerim olabilir. Bununla birlikte, işte burada: Nüfus istatistiklerinde, varyasyon ve varyans aynı terimler midir? Değilse, ikisi arasındaki fark …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.