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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L'interpretazione del violino
Sto confrontando la distribuzione di gruppi diversi usando le trame di violino, tuttavia la maggior parte delle risorse online che ho trovato sono solo legate a come realizzare le trame e all'interpretazione molto basilare dei risultati (la variazione mediana, i dati sono raggruppati o meno). Sto cercando esempi dettagliati che …
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Che cos'è una copula adattiva?
La mia domanda di base è: che cos'è una copula adattiva? Ho delle diapositive da una presentazione (sfortunatamente, non posso chiedere all'autore delle diapositive) delle copule adattive e non capisco, cosa significa resp. a cosa serve questo? Ecco le diapositive: Quindi le diapositive continuano con un test del punto di …
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Comprensione dei baffi di un diagramma a scatole
Ho una domanda sull'interpretazione dei baffi di un diagramma a scatole. Ho letto quanto segue: "Nella parte superiore e inferiore del rettangolo, i" baffi "mostrano l'intervallo di 1,5 volte la distanza tra i quantili 0,25 e 0,75", ma non capiscono del tutto cosa si intende per "distanza" . Non può …
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Rappresentazione di dati sperimentali
Ho una discussione con il mio advisor sulla visualizzazione dei dati. Afferma che quando si rappresentano risultati sperimentali, i valori dovrebbero essere tracciati solo con " marcatori ", come mostrato nell'immagine qui sotto. Mentre le curve dovrebbero rappresentare solo un " modello " D'altra parte credo che una curva non …
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Come tracciare 20 anni di dati giornalieri in serie temporali
Ho il seguente set di dati: https://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv e vorrei tracciare le modifiche giornaliere in "Apri" per "Data", quindi ho fatto quanto segue: oracle <- read.csv(file="http://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv", header=TRUE) plot(oracle$Date, oracle$Open, type="l") e ottengo il seguente: Ora, ovviamente, questa non è la trama più bella di sempre, quindi mi chiedo quale sia il …
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Come confrontare gli eventi osservati con quelli previsti?
Supponiamo di avere un campione di frequenze di 4 possibili eventi: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e ho le probabilità attese dei miei eventi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la somma delle frequenze osservate dei …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per modelli misti
I seguenti innesti sono presi da questo articolo . Sono un novizio di bootstrap e sto cercando di implementare il bootstrap bootstrap parametrico, semiparametrico e non parametrico per il modello misto lineare con R bootpacchetto. Codice R Ecco il mio Rcodice: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …
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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