«eda» etiketlenmiş sorular

G van Belle'nin İstatistiksel Kurallar Kuralları kitabını ve daha az ölçüde , Phillip I Good ve James W. Hardin'den İstatistiklerde (ve Onlardan Nasıl Kaçınmalı) Sıkça Hatalar kitabını seviyorum . Deneysel ve gözlemsel çalışmalardan elde edilen sonuçları yorumlarken genel tuzaklara değiniyor ve istatistiksel çıkarım ya da keşifsel veri analizi için pratik …

85 modeling  eda  rule-of-thumb 

Bazı disiplinlerde, PCA (temel bileşen analizi) sistematik olarak herhangi bir gerekçe gösterilmeden kullanılır ve PCA ve EFA (araştırma faktörü analizi) eş anlamlı olarak kabul edilir. Bu nedenle yakın zamanda bir ölçek doğrulama çalışmasının sonuçlarını analiz etmek için PCA'yı kullandım (her biri 7 maddeden 3 faktör oluşturduğu varsayılan 7 maddelik Likert …

73 pca  factor-analysis  eda 

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 

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 …

39 r  data-visualization  descriptive-statistics  eda 

Çoğu zaman "veri gizliliği" ( örneğin eğlenceli bir örnek ) hakkında gayri resmi uyarılarla karşılaştım ve bunun ne anlama geldiği ve neden bir sorun olabileceği konusunda sezgisel bir fikrim olduğunu düşünüyorum. Öte yandan, "keşifsel veri analizi" istatistiklerde mükemmel bir şekilde saygıdeğer bir prosedür gibi görünmektedir, en azından bu başlığa sahip …

30 multiple-comparisons  interpretation  eda 

Uyarlanabilir veri analizi fikri, daha fazla bilgi edindikçe verileri analiz etme planınızı değiştirdiğinizdir. Açıklayıcı veri analizi (EDA) söz konusu olduğunda, bu genellikle iyi bir fikirdir (genellikle verilerde öngörülemeyen kalıplar ararsınız), ancak doğrulayıcı bir çalışma için bu, çok hatalı bir analiz yöntemi olarak kabul edilir (hepsi hariç) adımlar açıkça tanımlanmış ve …

29 hypothesis-testing  overfitting  eda  out-of-sample  differential-privacy 

Keşifsel veri analizi (EDA) çoğu zaman, mutlaka ilk hipotez grubuna ait olmayan diğer "izleri" keşfetmeye yol açar. Sınırlı örneklem büyüklüğü ve farklı anketler (sosyo-demografik veriler, nöropsikolojik veya tıbbi ölçekler - örneğin, zihinsel veya fiziksel işleyiş, depresyon / anksiyete düzeyi, belirtiler kontrol listesi) ile toplanan çok sayıda veri içeren çalışmalarda böyle …

25 multiple-comparisons  epidemiology  small-sample  eda 

Makine öğrenme tekniklerini kullanarak yordayıcı bir model oluştururken, keşifsel veri analizi (EDA) yapmanın amacı nedir? Model oluşturma ve model oluşturma özelliklerine doğrudan atlamak uygun mudur? EDA'da tanımlayıcı istatistikler nasıl önemlidir?

23 machine-learning  predictive-models  descriptive-statistics  eda 

Bu makaleyi, bazı yanlışların veri analizi bağlamında açıklandığı Doğa'da okuyordum . Texas keskin nişancı yanıltmasının kaçınmasının özellikle zor olduğunu fark ettim: Veri analizi sırasında bekleyen bir bilişsel tuzak, Teksas keskin nişancının masalları tarafından gösterilmektedir: ahır tarafına rastgele bir mermi kalıbı fırlatan, en büyük kurşun delikleri kümesinin çevresine bir hedef çizen …

23 eda  fallacy 

Ben, uygulamalı matematiğin çok az bir geçmişine sahip bir matematik mezunuyum. Geçen sonbahardan beri Casella & Berger'in kitabında ders alıyorum ve kitapta yüzlerce (230+) sayfa egzersiz problemi bitirdim. Şu anda Bölüm 10’dayım. Ancak, istatistiklere girmediğim veya istatistikçi olmayı planlamadığım için, veri analizini öğrenmeye devam etmek için düzenli olarak zaman harcayabileceğimi …

22 distributions  references  eda 

Büyük bir veri setinde (birçok örnek, birçok değişken) keşif analizine başladığımda, kendimi sık sık yüzlerce türetilmiş değişkenle ve tonlarca farklı grafikle ve nereye gittiğini izlemenin gerçek bir yolunu bulamıyorum. Kod spagetti gibi biter, çünkü en baştan bir yön yok ... Keşif analizini temiz ve düzenli tutmak için önerilen yöntemler var …

22 eda  project-management 

Ekolojik istatistiklerde çok boyutlu verilerin keşifsel veri analizi için birçok teknik vardır. Bunlara 'koordinasyon' teknikleri denir. Birçoğu istatistiklerin başka yerlerindeki ortak tekniklerle aynı veya yakından ilişkilidir. Belki de prototip örnek temel bileşenler analizi (PCA) olabilir. Ekolojistler, 'degradeleri' keşfetmek için PCA'yı ve ilgili teknikleri kullanabilirler (Bir degradenin ne olduğunu tam olarak …

20 pca  eda  ecology  correspondence-analysis 

Bu yüzden bu garip bir uyum, ama gerçekten herhangi bir site için garip bir uyum olduğunu düşünüyorum, bu yüzden burada, veri-crunching kardeşlerim arasında denemek düşündüm. Biyolojiden epidemiyoloji ve biyoistatistiklere geldim ve yine de bu alandan kesinlikle bazı alışkanlıklar alıyorum. Bunlardan biri laboratuvar defteri tutmak. Analizle ilgili düşünceleri, kararları, takıntıları, vb. …

20 references  software  eda 

Makine Öğrenmesi: Olasılıksal Bir Bakış (Kevin Murphy) ile makine öğrenimi üzerine çalışıyoruz. Metin her algoritmanın teorik temelini açıklarken, hangi durumda hangi algoritmanın daha iyi olduğunu ve ne zaman olduğunu, hangi durumda olduğumu nasıl söyleyeceğini söylemez. Örneğin, çekirdek seçimi için, verilerimin ne kadar karmaşık olduğunu ölçmek için keşifsel veri analizi yapmam …

16 machine-learning  eda 

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