Perguntas com a marcação «eda»

EDA significa "Análise de dados exploratória". Desenvolvido por Tukey para contrastar com a Análise Confirmatória de Dados ou CDA (o teste formal de hipóteses). A EDA normalmente se preocupa em descrever dados numericamente e graficamente para facilitar a compreensão e gerar novos insights.

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Melhores maneiras de agregar e analisar dados
Tendo recentemente começado a me ensinar Machine Learning e Análise de Dados, estou me deparando com uma parede de tijolos sobre a necessidade de criar e consultar grandes conjuntos de dados. Gostaria de pegar os dados que agreguei na minha vida profissional e pessoal e analisá-los, mas não tenho certeza …
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Diferença entre análise fatorial exploratória e confirmatória na determinação da independência de construto
Os pesquisadores costumam usar duas medidas que possuem itens muito semelhantes e argumentam que medem coisas diferentes (por exemplo, "sempre me preocupo quando estou perto de carros"; "tenho medo de carros"). Vamos chamar as medidas hipotéticas de Medição e Ansiedade do Medo dos Carros na Escala de Automóveis. Estou interessado …
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Como interpretar gráficos de caixas com entalhe
Enquanto fazia uma EDA, decidi usar um gráfico de caixa para ilustrar a diferença entre dois níveis de um fator. A maneira como o ggplot processou o gráfico da caixa foi satisfatória, mas um pouco simplista (primeiro gráfico abaixo). Enquanto pesquisava as características das caixas, comecei a experimentar entalhes. Entendo …
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O que se pretende com "Deixe os dados falarem por si"?
Ao ler o artigo a seguir , deparei-me com a seguinte declaração: Como mencionado, ele é frequentemente apresentado sem nenhuma referência a modelos probabilísticos, de acordo com a idéia de Benzecri [1973] de "deixar os dados falarem por si". (citação é de JP Benzécri. L'analyse des données. Tomo II: L'analyse …
10 eda  quotation 
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Dicas e truques para começar a modelagem estatística?
Eu trabalho no campo de mineração de dados e tive muito pouca escolaridade formal em estatística. Ultimamente, tenho lido muito trabalho focado nos paradigmas bayesianos de aprendizado e mineração, o que acho muito interessante. Minha pergunta é (em várias partes), dado um problema, existe uma estrutura geral pela qual é …
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Bootstrapping paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para modelos mistos
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 
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As transformações de dados em dados não normais são necessárias para uma análise fatorial exploratória ao usar o método de extração do fator principal de eixo?
Estou desenvolvendo um questionário para medir quatro fatores que constituem espiritualidade e gostaria de fazer a seguinte pergunta: As transformações de dados em dados não normais são necessárias para uma análise fatorial exploratória ao usar o método de extração do fator principal de eixo? Eu terminei de rastrear meus dados …
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