Statistiche e Big Data data-transformation

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È possibile estrarre punti dati dallo spostamento di dati medi? In altre parole, se un insieme di dati ha solo medie mobili semplici dei precedenti 30 punti, è possibile estrarre i punti dati originali? Se é cosi, come?

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Analisi di correlazione canonica con correlazione di rango

L'analisi di correlazione canonica (CCA) mira a massimizzare la consueta correlazione di momento-prodotto di Pearson (ovvero coefficiente di correlazione lineare) delle combinazioni lineari dei due set di dati. Ora, considera il fatto che questo coefficiente di correlazione misura solo le associazioni lineari - questa è la vera ragione per cui …

15 multivariate-analysis data-transformation spearman-rho kendall-tau canonical-correlation

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Quale potrebbe essere la ragione per usare la trasformazione della radice quadrata sui dati?

C'è qualche motivo di ciò a cui riesco a pensare, per trasformare i dati con una radice quadrata? Voglio dire che osservo sempre che R ^ 2 aumenta. Ma questo è probabilmente solo per aver centrato i dati! Ogni pensiero è apprezzato!

15 regression data-transformation variance-stabilizing

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CDF elevato a una potenza?

Se è un CDF, sembra che anche ( ) sia un CDF.F Z ( z ) α α > 0FZFZF_ZFZ( z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα > 0α>0\alpha \gt 0 D: È un risultato standard? D: C'è un buon modo per trovare una funzione con st , doveX ≡ g ( Z ) F X …

15 data-transformation cdf quantile-function

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Trasforma i dati in media desiderata e deviazione standard

Sto cercando un metodo per trasformare il mio set di dati dalla sua attuale media e deviazione standard in una media target e una deviazione standard target. Fondamentalmente, voglio ridurre / espandere la dispersione e ridimensionare tutti i numeri in una media. Non funziona fare due trasformazioni lineari separate, una …

15 data-transformation standard-deviation mean

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Trasformazione dei dati: tutte le variabili o solo quelle non normali?

In Andy Field's Discovering Statistics Using SPSS afferma che tutte le variabili devono essere trasformate. Tuttavia nella pubblicazione: "Esaminando le relazioni spazialmente variabili tra uso del suolo e qualità dell'acqua usando la regressione geograficamente ponderata I: progettazione e valutazione del modello", si afferma specificamente che sono state trasformate solo le …

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Come gestire un mix di input binari e continui nelle reti neurali?

Sto usando il pacchetto nnet in R per tentare di costruire un ANN per prevedere i prezzi degli immobili per i condomini (progetto personale). Sono nuovo in questo e non ho una preparazione in matematica, quindi per favore spoglio con me. Ho variabili di input che sono sia binarie che …

14 r machine-learning data-transformation neural-networks nnet

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Qual è l'effetto delle variabili dicotomizzanti?

Nella dicotomizzazione delle variabili, quali informazioni si perdono nel processo? In che modo una dicotomizzazione aiuta nelle analisi?

14 regression data-transformation binary-data

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Come modellare i big data longitudinali?

Tradizionalmente usiamo il modello misto per modellare i dati longitudinali, cioè dati come: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 possiamo supporre intercettazione o pendenza casuali per …

14 machine-learning data-transformation random-forest panel-data large-data

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In che modo l'entropia dipende dalla posizione e dalla scala?

L' entropia di una distribuzione continua con funzione di densità fff è definito come il negativo della aspettativa di log( f) ,log⁡(f),\log(f), e quindi è uguale a Hf= - ∫∞- ∞log( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Diciamo anche che qualsiasi variabile …

14 distributions data-transformation entropy

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centrare e ridimensionare variabili fittizie

Ho un set di dati che contiene sia variabili categoriali che variabili continue. Mi è stato consigliato di trasformare le variabili categoriali in variabili binarie per ogni livello (ad esempio, A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) - Penso che alcuni abbiano chiamato queste "variabili fittizie". Detto questo, sarebbe fuorviante quindi centrare e …

13 categorical-data data-transformation centering

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Trasformare distribuzioni estremamente distorte

Supponiamo che io abbia una variabile la cui distribuzione è inclinata positivamente a un livello molto alto, in modo tale che prendere il registro non sarà sufficiente per portarlo entro l'intervallo di asimmetria per una distribuzione normale. Quali sono le mie opzioni a questo punto? Cosa posso fare per trasformare …

13 data-transformation skewness

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Equivalente boxplot per le distribuzioni dalla coda pesante?

Per i dati approssimativamente normalmente distribuiti, i grafici a scatole sono un ottimo modo per visualizzare rapidamente la mediana e la diffusione dei dati, nonché la presenza di eventuali valori anomali. Tuttavia, per le distribuzioni a coda pesante, molti punti sono indicati come valori anomali, poiché i valori anomali sono …

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Var (X) è noto, come calcolare Var (1 / X)?

Se ho solo Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X) , come posso calcolare Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X})? Non ho alcuna informazione sulla distribuzione di XXX , quindi non posso usare la trasformazione, o di qualsiasi altro metodo che utilizzano la distribuzione di probabilità di XXX .

13 distributions variance data-transformation

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Come calcolare lo stimatore in scala Qn di Rousseeuw e Croux '(1993) per campioni di grandi dimensioni?

Sia Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i<j}(k)Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i<j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)} quindi per un campione molto breve come {1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\} può essere calcolato trovando il kkk ° ordine statico delle differenze a coppie: 7 6 5 3 2 1 1 6 5 4 2 1 2 5 4 3 1 3 4 3 2 5 2 …

13 data-transformation scales robust optimal-scaling

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