Domande taggate «data-transformation»

Re-espressione matematica, spesso non lineare, di valori di dati. I dati vengono spesso trasformati per soddisfare le ipotesi di un modello statistico o per rendere più interpretabili i risultati di un'analisi.

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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
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 
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Dalla distribuzione uniforme alla distribuzione esponenziale e viceversa
Questa è probabilmente una domanda banale, ma la mia ricerca è stata infruttuosa finora, tra cui questo articolo di Wikipedia , e il "Compendio della Distribuzioni" del documento . Se XXX ha una distribuzione uniforme, significa che segue una distribuzione esponenziale?eXeXe^X Allo stesso modo, se segue una distribuzione esponenziale, significaYYYln(Y)ln(Y)ln(Y) …
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Qual è il motivo per cui la trasformazione del registro viene utilizzata con le distribuzioni distorte?
L'ho sentito una volta la trasformazione del log è la più popolare per le distribuzioni distorte a destra nella regressione lineare o regressione quantile Vorrei sapere c'è qualche motivo alla base di questa affermazione? Perché la trasformazione del registro è adatta per una distribuzione distorta? Che ne dici di una …
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Che cosa significa "normalizzazione" e come verificare che un campione o una distribuzione siano normalizzati?
Ho una domanda in cui si chiede di verificare se la distribuzione uniforme ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) è normalizzata. Per uno, cosa significa normalizzare qualsiasi distribuzione? E due, come possiamo verificare se una distribuzione è normalizzata o no? Capisco calcolando X−meansdX−meansd \frac{X-\text{mean}}{\text{sd}} otteniamodatinormalizzati, ma qui ci viene chiesto di verificare …
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Confronto tra AIC di un modello e la sua versione trasformata in registro
L'essenza della mia domanda è questa: Sia Y∈RnY∈RnY \in \mathbb{R}^n una variabile casuale normale multivariata con media μμ\mu e matrice di covarianza ΣΣ\Sigma . Sia Z:=log(Y)Z:=log⁡(Y)Z := \log(Y) , cioè Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Zi=log⁡(Yi),i∈{1,…,n}Z_i = \log(Y_i), i \in \{1,\ldots,n\} . Come confrontare l'AIC di un modello adatto alle realizzazioni osservate di YYY rispetto …
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Trasformazione posteriore di coefficienti di regressione
Sto facendo una regressione lineare con una variabile dipendente trasformata. La seguente trasformazione è stata fatta in modo tale da sostenere il presupposto della normalità dei residui. La variabile dipendente non trasformata era distorta negativamente e la seguente trasformazione la rendeva quasi normale: Y=50−Yorig−−−−−−−−√Y=50−YorigY=\sqrt{50-Y_{orig}} dove è la variabile dipendente sulla …
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Derivazione della trasformata normalizzante per GLM
\newcommand{\E}{\mathbb{E}} modo A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(\cdot) = \displaystyle\int\frac{du}{V^{1/3}(\mu)} trasforma la normalizzazione per la famiglia esponenziale derivato? Più specificamente : ho provato a seguire lo schizzo di espansione di Taylor a pagina 3, diapositiva 1 qui, ma ho diverse domande. Con XXX di una famiglia esponenziale, trasformazione h(X)h(X)h(X) e κiκi\kappa _i indica l'accumulatore ithithi^{th} …
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Insidie ​​da evitare durante la trasformazione dei dati?
Ho raggiunto una forte relazione lineare tra la mia variabile XXX e dopo aver trasformato doppiamente la risposta. Il modello era ma l'ho trasformato in migliorando da .19 a .76.YYYY∼XY∼XY\sim XYX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 Chiaramente ho fatto un discreto intervento chirurgico su questa relazione. Qualcuno può discutere le insidie ​​di farlo, come …
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