«variance-stabilizing» etiketlenmiş sorular

1
Sayma verileri için karekök dönüşümü neden önerilir?
Sayılarınız varken karekök almanız önerilir. (CV bazı örnekler için HarveyMotulsky cevabı @ bakınız burada ya whuber cevabı @ burada Poisson olarak dağıtılan bir yanıt değişkeni bulunan genelleştirilmiş doğrusal modelin yerleştirilmesi sırasında.) Öte yandan, günlük olduğunu kurallı bağlantı . Bu, yanıt verilerinizin bir günlük dönüşümünü almak gibi bir şeydir (daha doğrusu …

4
Uç durumlarda hassaslık ve geri çağırma için doğru değerler nelerdir?
Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 


5
Karekök, kütük vs. gibi yaygın olanların ötesinde başka hangi normalleştirici dönüşümler yaygın olarak kullanılır?
Test puanlarının analizinde (örneğin Eğitim veya Psikoloji), ortak analiz teknikleri genellikle verilerin normal olarak dağıtıldığını varsayar. Bununla birlikte, belki de çoğu zaman, puanlar bazen çılgınca normalden sapma eğilimindedir. Bazı temel normalleştirici dönüşümlere aşinayım: kare kökler, logaritmalar, pozitif eğriltmeyi azaltmak için karşılıklı dönüşümler, negatif eğriliği azaltmak için yukarıdakilerin yansıtılmış versiyonları, leptokurtik …
Sitemizi kullandığınızda şunları okuyup anladığınızı kabul etmiş olursunuz: Çerez Politikası ve Gizlilik Politikası.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.