«interpretation» etiketlenmiş sorular

Dondurma Satışlarına karşı kukla bir sıcaklık verileri alıyorum ve 2 kategoriyi (tamamen kukla) ayırt etmek için K Means (n ​​clusters = 2) kullanarak kategorilere ayırdım. Şimdi bu veriler üzerinde Temel Bileşen Analizi yapıyorum ve amacım gördüklerimi anlamak. PCA'nın amacının boyutsallığı azaltmak (bu durumda değil) ve elementlerin varyansını göstermek olduğunu biliyorum. …

9 pca  interpretation  k-means  dimensionality-reduction 

Veri görselleştirme konusunda tavsiyelerde bulunan çok sayıda tanınmış kaynak vardır. (Örn. Tufte, Stephen Few ve diğerleri , Nathan Yau .) Ancak, aşağıdaki gibi soruların cevapları için hangi alanlara başvurabiliriz : Pasta grafik eleştirisi pratikte alakalı mı? İnsanlar doğrusal ölçek uzunluğunu yorumlamada ark uzunluğundan daha mı iyi? Diyelim ki bir dizi …

9 data-visualization  interpretation  terminology  presentation 

Benim alanımda, eşlenmiş verileri çizmenin olağan yolu, iki grup için medyan ve medyan CI ile kaplanan bir dizi ince eğimli çizgi segmentidir: Ancak, veri noktası sayısı çok arttıkça bu tür bir arsa okumak çok daha zor hale gelir (benim durumumda 10000 çift düzeninde var): Alfa'yı azaltmak biraz yardımcı olur, ancak …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

Aşağıdaki gibi yapılan temel bileşen analizi çıktısını anlamaya çalışıyorum: > head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 …

9 r  pca  interpretation 

İki bağımsız değişken arasında bir etkileşim olduğunda etkileşim grafiklerini yorumlamakta zorlanıyorum. Aşağıdaki grafikler bu siteden: Burada ve bağımsız değişkenler ve bağımlı değişkendir.birbirABBBD VDVDV Soru: etkileşimi ve ana etkisi vardır , ancak ana etkisi yokturbirbirABBB değeri ne kadar yüksek olursa , B'nin olması şartıyla değeri de o kadar yüksek olur, aksi …

9 data-visualization  interaction  interpretation 

Bu yüzden R'deki lojistik regresyon modelleri ile çalışıyorum. İstatistiklere hala yeniyim, ancak şimdiye kadar regresyon modelleri için biraz anlayışım var gibi hissediyorum, ama yine de beni rahatsız eden bir şey var: Bağlantılı resme baktığımda, oluşturduğum örnek bir model için özet R baskılarını görüyorsunuz. Model veri kümesindeki email refound veya olmasın …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Verilerin yapısını daha iyi anlamak için 6 boyutlu bir veri matrisinin hem SVD ayrışmasını hem de çok boyutlu ölçeklendirmesini yaptım. Ne yazık ki, tüm tekil değerler aynı sıraya sahiptir, bu da verilerin boyutsallığının gerçekten 6 olduğunu gösterir. Ancak, tekil vektörlerin değerlerini yorumlayabilmek istiyorum. Örneğin, birincisi her boyutta (yani (1,1,1,1,1,1)) az …

9 pca  interpretation  dimensionality-reduction  svd 

Gelen Rkullanıyorum varyans için bir Breusch-pagan testi gerçekleştirebilir ncvTestişlevini carpaketi. Breusch-Pagan testi bir tür ki kare testidir. Bu sonuçları nasıl yorumlarım: > require(car) > set.seed(100) > x1 = runif(100, -1, 1) > x2 = runif(100, -1, 1) > ncvTest(lm(x1 ~ x2)) Non-constant Variance Score Test Variance formula: ~ fitted.values Chisquare …

9 interpretation  heteroscedasticity