Perguntas com a marcação «data-visualization»

Construindo representações gráficas úteis e significativas dos dados. (Se sua pergunta é apenas sobre como obter um software específico para produzir um efeito específico, provavelmente não está no tópico aqui.)

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Como interpretar um gráfico QQ
Estou trabalhando com um pequeno conjunto de dados (21 observações) e tenho o seguinte gráfico QQ normal em R: Visto que o enredo não suporta a normalidade, o que eu poderia deduzir sobre a distribuição subjacente? Parece-me que uma distribuição mais inclinada para a direita seria mais adequada, certo? Além …
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Interpretando plot.lm ()
Eu tinha uma pergunta sobre como interpretar os gráficos gerados pelo gráfico (lm) em R. Eu queria saber se vocês poderiam me dizer como interpretar os gráficos de localização em escala e alavancagem-residual? Quaisquer comentários serão apreciados. Assumir conhecimentos básicos de estatística, regressão e econometria.
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Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Como produzir um gráfico bonito dos resultados da análise de agrupamentos k-means?
Estou usando R para fazer cluster K-significa. Estou usando 14 variáveis ​​para executar K-means Qual é uma maneira bonita de traçar os resultados dos meios K? Existem implementações existentes? Ter 14 variáveis ​​complica a plotagem dos resultados? Encontrei algo chamado GGcluster que parece legal, mas ainda está em desenvolvimento. Também …
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Gere uma variável aleatória com uma correlação definida para uma (s) variável (s) existente (s)
Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis ​​aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No entanto, não é possível corrigir uma das variáveis ​​resultantes em uma …
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Como visualizar o que a análise de correlação canônica faz (em comparação com o que a análise de componentes principais faz)?
A análise de correlação canônica (CCA) é uma técnica relacionada à análise de componentes principais (PCA). Embora seja fácil ensinar PCA ou regressão linear usando um gráfico de dispersão (veja alguns milhares de exemplos na pesquisa de imagens do google), não vi um exemplo bidimensional intuitivo semelhante para o CCA. …
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Quando as escalas de log são apropriadas?
Eu li que o uso de escalas de log quando gráficos / gráficos é apropriado em determinadas circunstâncias, como o eixo y em um gráfico de séries temporais. No entanto, não consegui encontrar uma explicação definitiva sobre por que esse é o caso, ou quando mais seria apropriado. Lembre-se de …
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