Domande taggate «data-visualization»

Costruire rappresentazioni grafiche significative e utili dei dati. (Se la tua domanda riguarda solo come ottenere un determinato software per produrre un effetto specifico, probabilmente non è qui sull'argomento.)

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Come interpretare un diagramma QQ
Sto lavorando con un piccolo set di dati (21 osservazioni) e ho il seguente diagramma QQ normale in R: Visto che la trama non supporta la normalità, cosa potrei dedurre sulla distribuzione sottostante? Mi sembra che una distribuzione più inclinata a destra sarebbe più adatta, giusto? Inoltre, quali altre conclusioni …
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Interpretazione plot.lm ()
Avevo una domanda sull'interpretazione dei grafici generati dalla trama (lm) in R. Mi stavo chiedendo se potreste dirmi come interpretare i grafici della posizione in scala e della leva residua? Eventuali commenti sarebbero apprezzati. Assumi le conoscenze di base di statistica, regressione ed econometria.
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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario
Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …
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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Genera una variabile casuale con una correlazione definita con una o più variabili esistenti
Per uno studio di simulazione devo generare variabili casuali che mostrano una correlazione (popolazione) predefinita a una variabile esistente .YYY Ho esaminato i Rpacchetti copulae CDVineche possono produrre distribuzioni multivariate casuali con una determinata struttura di dipendenza. Tuttavia, non è possibile fissare una delle variabili risultanti su una variabile esistente. …
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Come visualizzare quale analisi di correlazione canonica fa (rispetto a quale analisi di componente principale fa)?
L'analisi di correlazione canonica (CCA) è una tecnica correlata all'analisi dei componenti principali (PCA). Mentre è facile insegnare la PCA o la regressione lineare usando un diagramma a dispersione (vedere alcune migliaia di esempi sulla ricerca di immagini di Google), non ho visto un simile esempio bidimensionale intuitivo per CCA. …
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