Perguntas com a marcação «data-transformation»

Estou tentando ajustar um modelo linear em alguns dados com apenas um preditor (digamos (x, y)). Os dados são tais que, para valores pequenos de x, os valores de y ajustam-se firmemente a uma linha reta; no entanto, à medida que os valores de x aumentam, os valores de y …

9 r  regression  variance  data-transformation 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Preciso de ajuda para descobrir a maneira correta de calcular os vencedores em nossa feira de ciências. Não quero que minha ignorância sobre estatística e matemática atrapalhe as chances de uma criança vencer. (muitos benefícios de bolsas e avanços em jogo). Agradeço antecipadamente por sua ajuda. Primeiro, um pequeno histórico …

9 data-transformation  standard-deviation  rating 

Introdução Na combinação de previsões, uma das soluções populares é baseada na aplicação de algum critério de informação. Tomando por exemplo o critério Akaike estimado para o modelo , pode-se calcular as diferenças de de e, em seguida, RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} podem …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

Ao executar a regressão linear, geralmente é útil fazer uma transformação como a transformação logarítmica da variável dependente para obter uma melhor conformação da distribuição normal. Muitas vezes, também é útil inspecionar os beta's da regressão para avaliar melhor o tamanho do efeito / relevância real dos resultados. Isso levanta …

9 regression  data-transformation  effect-size 

Em uma resposta a essa pergunta sobre o tratamento de dados categóricos como contínuos , a escala ideal foi mencionada. Como esse método funciona e como é aplicado?

9 categorical-data  data-transformation  optimal-scaling 

Ouvi dizer que muitas quantidades que ocorrem na natureza são normalmente distribuídas. Isso normalmente é justificado usando o teorema do limite central, que diz que, quando você calcula a média de um grande número de variáveis ​​aleatórias de iid, obtém uma distribuição normal. Assim, por exemplo, uma característica que é …

9 data-transformation  normality-assumption 

Eu tenho uma série de pontos de dados neste formulário (timestamp, lat, long) para um conjunto de usuários. Cada usuário tem uma trajetória quando viaja do ponto A ao ponto B. Pode haver qualquer número de pontos de A a B. Eles são pontos de dados ordenados com base no …

9 time-series  multivariate-analysis  data-transformation  functional-data-analysis 

Eu sou novo no Stats e me deparei com esse problema ao executar minhas análises no SPSS, que não posso explicar. Como é que, mesmo depois de transformar meus dados, registrando-os, ele ainda tem o mesmo valor p do conjunto de dados brutos que não foi transformado?

9 data-transformation  p-value  wilcoxon-mann-whitney 

Atualmente, estou executando um modelo de regressão múltipla usando dados imputados e tenho algumas perguntas. Fundo: Usando o SPSS 18. Meus dados parecem ser MAR. A exclusão listwise de casos me deixa com apenas 92 casos, a imputação múltipla deixa 153 casos para análise. Todas as premissas atendidas - um …

9 spss  multiple-regression  data-transformation  multiple-imputation 

Eu sei que transformações lineares de séries temporais decorrentes de processos estacionários (fracamente) também são estacionárias. Isso é verdade, no entanto, para uma transformação de uma série, usando também o valor absoluto de cada elemento? Em outras palavras, se está estacionário, então estacionário?{xi,i∈N}{xi,i∈N}\{x_i,i\in\mathbb{N}\}{|xi|,i∈N}{|xi|,i∈N}\{|x_i|,i\in\mathbb{N}\}

8 time-series  data-transformation  stationarity 

Essa pode ser uma pergunta vaga, mas estou me perguntando como a transformação quantílica do Scikit-Learn é implementada. Gostaria de saber como um conjunto de dados inclinado pode ser transformado em uma distribuição normal como esta ? Normalmente, o scikit-learn fornece um link para o wiki, mas não essa transformação. …

8 data-transformation  quantiles 

Eu li os ótimos comentários sobre como lidar com valores ausentes antes de aplicar o SVD, mas gostaria de saber como ele funciona com um exemplo simples: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Dada a matriz …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, …

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A relação entre as distribuições normal normal e as qui-quadrado é bem conhecida. Eu estava pensando, existe uma transformação que pode levar de um volta para uma distribuição normal padrão?χ2( 1 )χ2(1)\chi^2 (1) Pode-se ver facilmente que a transformação da raiz quadrada não funciona, pois seu intervalo é apenas números …

8 probability  normal-distribution  mathematical-statistics  chi-squared  data-transformation