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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Visualizando Proporções Sucessivas
Estou tentando visualizar alguns dados do consumidor, que tem quatro categorias. Os usuários podem alternar entre diferentes categorias. Gostaria de visualizar os últimos três ou quatro comutadores para cada indivíduo. Então começamos com um gráfico com uma coluna com 4 proporções empilhadas. Depois disso, teríamos 16, conforme cada categoria se …
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Para que é utilizado o erro padrão?
Estou usando um tutorial que encontrei e plotando valores médios junto com os erros padrão para mostrar meus dados. Mas estou tendo problemas para discutir os resultados. Meu gráfico é como mostrado abaixo: alguns dos erros padrão (mostrados como uma barra de erro) variam muito e alguns estão muito próximos …
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R: atualiza um gráfico dinamicamente [fechado]
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 7 meses . Esta é uma questão de visualização de dados. Eu tenho um banco de dados que …
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Calcular curva ROC para dados
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Como plotar um Dendrograma (Polar) de fã em R?
Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Estou me referindo a algo assim: conjunto de dados sugerido para mostrar uma solução: data(mtcars) plot(hclust(dist(mtcars)))
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Como empilho verticalmente dois gráficos com a mesma escala x, mas uma escala y diferente em R?
Saudações, Atualmente, estou fazendo o seguinte em R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) Recorte de summary.csv: date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 …
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