«skewness» etiketlenmiş sorular

Çok eğri veriler üzerinde çalışıyorum, bu yüzden merkezi eğilimi özetlemek için ortalama yerine medyan kullanıyorum. Dağılımın bir ölçüsünü almak isterim.Ortalama eğilimini özetlemek için ortalama standart sapma±±\pm veya medyan çeyrek±±\pm bildiren insanlar sık ​​sık görsem de, medyan medyan mutlak dağılım (MAD)±±\pm bildirmek uygun mudur? Bu yaklaşımla ilgili potansiyel sorunlar var mı? …

11 mean  skewness  median  reporting  mad 

Başlangıçta normal olarak dağıtıldığını düşündüğüm bir veri koleksiyonum var. Sonra aslında ona baktım ve bunun çoğunlukla eğri olduğu için olmadığını ve bir shapiro-wilks testi yaptığımı fark ettim. Hala istatistiksel yöntemleri kullanarak analiz etmek istiyorum ve bu yüzden çarpıklık-normalite için hipotez testi yapmak istiyorum. Bu yüzden, çarpıklık normalliğini test etmenin bir …

11 hypothesis-testing  normal-distribution  goodness-of-fit  skewness  skew-normal 

Bir RCT'den hastanede kalış süresi (LOS) verilerini analiz etmenin en iyi yolu hakkında bir fikir birliği olup olmadığını bilmekle ilgileniyorum. Bu tipik olarak çok sağa eğik bir dağılımdır, böylece çoğu hasta birkaç gün ila bir hafta içinde taburcu edilir, ancak hastaların geri kalanı dağılımın sağ kuyruğunu oluşturan oldukça tahmin edilemez …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

Eğriltme için formülik parametre tahminleri nelerdir? Yapabiliyorsanız, MLE veya Mom yoluyla türetme de harika olurdu. Teşekkürler Düzenle . Ben araziler tarafından görsel olarak söyleyebilirim bir dizi veri var biraz sola eğri. Ortalama ve varyansı tahmin etmek ve sonra uygunluk testi yapmak istiyorum (bu yüzden parametre tahminlerine ihtiyacım var). Sadece çarpıklığı …

11 normal-distribution  maximum-likelihood  skewness  skew-normal 

Büyük anket verilerim, ikili sonuç değişkenim ve ikili ve sürekli dahil birçok açıklayıcı değişkenim var. Model setleri (hem GLM hem de karma GLM ile deneme) yapıyorum ve üst modeli seçmek için bilgi teorik yaklaşımları kullanıyorum. Korelasyon için açıklayıcıları (hem sürekli hem de kategorik) dikkatle inceledim ve sadece 0.3 veya daha …

11 regression  logistic  data-transformation  skewness 

Göstermek istediğim bir dizi sol eğik / ağır kuyruklu dağılımım var. (Etiketli üç faktör arasında 42 dağılımları vardır A, Bve Caşağıda). Ayrıca, varyasyon faktör boyunca daralıyor B. Sahip olduğum sorun, dağılımların sonuç ölçeğinde (oran veya katlama değişikliği) farklılaştırılması zor olmasıdır: Verilerin günlüğe kaydedilmesi, sol çarpıklığı aşırı vurgulamaktadır ve kuyruklara daha …

10 data-visualization  multivariate-analysis  heteroscedasticity  skewness  boxplot 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Hisse senedi endekslerinde günlük getirilere dair bazı tanımlayıcı istatistikler yapıyorum. Yani ve , sırasıyla 1. ve 2. gün dizinin seviyeleri ise, kullandığım geri dönüştür (literatürde tamamen standarttır).P 2 l o g e ( P 2P1P1P_1P2P2P_2l o ge( P2P1)lÖge(P2P1)log_e (\frac{P_2}{P_1}) Bu nedenle bazılarında basıklık çok büyüktür. Yaklaşık 15 yıllık günlük verilere …

10 distributions  finance  skewness  kurtosis 

Verilerle aynı birime sahip olacak olan Skewness'e normalleştirilmiş eşdeğeri ne olurdu? Benzer şekilde Kurtosis'e normalleştirilmiş eşdeğer ne olur? İdeal olarak, bu işlevler verilere göre doğrusal olmalıdır, yani tüm gözlemler bir faktörle çarpılacaksa n, ortaya çıkan normalleştirilmiş çarpıklık ve basıklık aynı faktörle çarpılacaktır n. Bu tür normalleştirilmiş eşdeğerlere sahip olmanın yararı, …

10 skewness  kurtosis 

Bunu tanımlamak benim için oldukça zor, ama problemimi anlaşılır yapmaya çalışacağım. Bu yüzden önce şunu bilmelisiniz ki şu ana kadar çok basit bir doğrusal regresyon yaptım. Katsayıyı tahmin etmeden önce, dağılımını izledim . Ağır eğri kaldı. Modeli tahmin ettikten sonra, QQ-Parselinde sol eğimli bir kalıntıyı wel olarak gözlemlediğimden emindim, ama …

10 regression  residuals  skewness 

İki farklılaştırılabilir ve simetrik bir dağılım düşünün FXFX\mathcal{F}_X. Şimdi ikinci iki farklılaştırılabilir dağılımı düşününFZFZ\mathcal{F}_Z sertlik şu anlama gelir: (1)FX⪯cFZ.(1)FX⪯cFZ.(1)\quad\mathcal{F}_X\preceq_c\mathcal{F}_Z. nerede ⪯c⪯c\preceq_c van Zwet [0] 'ın dışbükey düzeni, böylece (1)(1)(1) şuna eşittir: (2)F−1ZFX(x) is convex ∀x∈R.(2)FZ−1FX(x) is convex ∀x∈R.(2)\quad F^{-1}_ZF_X(x)\text{ is convex $\forall x\in\mathbb{R}.$} Şimdi üçüncü iki kez farklılaştırılabilir dağılımı düşünün …

9 distributions  skewness 

Bu topluluktan gelen dört çarpıklık türü hakkında daha fazla bilgi sahibi olmayı umuyorum. Bahsettiğim türler http://www.inside-r.org/packages/cran/e1071/docs/skewness yardım sayfasında belirtilmiştir. Eski yöntem yardım sayfasında belirtilmedi, ancak yine de ekliyorum. require(moments) require(e1071) x=rnorm(100) n=length(x) hist(x) ###############type=1 e1071::skewness(x,type=1) sqrt(n) * sum((x-mean(x))^3)/(sum((x - mean(x))^2)^(3/2)) #from e1071::skewness source m_r=function(x,r) {n=length(x); sum((x - mean(x))^r/n);} ##from e1071::skewness …

9 skewness 

22 değişkene dayalı SPSS üzerinde temel bileşen analizi (faktör analizi) yapmak istiyorum. Ancak, bazı değişkenlerim çok eğri (SPSS'den hesaplanan çarpıklık 2-80 arasında!). Sorularım işte burada: Çarpık değişkenleri böyle tutmalı mıyım yoksa değişkenleri ana bileşen analizinde değiştirebilir miyim? Evetse, faktör puanlarını nasıl yorumlayabilirim? Ne tür bir dönüşüm yapmalıyım? log10 veya ln? …

9 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  skewness