Statistiche e Big Data ggplot2

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Ottenere risultati diversi quando si tracciano ellissi IC al 95% con ggplot o il pacchetto ellisse

Voglio visualizzare i risultati di un clustering (prodotto con protoclust{protoclust}) creando grafici di scater per ogni coppia di variabili utilizzate per classificare i miei dati, colorare per classi e sovrapporre le ellissi per l'intervallo di confidenza al 95% per ciascuna delle classi (per verificare quale le classi di ellissi si …

11 r confidence-interval ggplot2 scatterplot

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Come confrontare due set di dati con il diagramma QQ usando ggplot2?

Sia come statista che come principiante R, ho avuto dei momenti davvero difficili nel provare a generare qqplot con un rapporto di 1: 1. ggplot2 sembra offrire un controllo molto maggiore sulla stampa rispetto ai pacchetti di stampa R predefiniti, ma non riesco a vedere come fare un qqplot in …

11 r distributions ggplot2 qq-plot

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Come si può tracciare una sequenza continua con interazioni continue in ggplot2?

Diciamo che ho dei dati: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Voglio tracciare il continuo per interazione continua in modo tale che x1 si trovi sull'asse X e x2 sia rappresentato da 3 linee, una che rappresenta x2 con un …

11 r regression ggplot2 interaction

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Come interpretare i grafici a scatole dentellate

Mentre facevo un po 'di EDA ho deciso di usare un diagramma a scatole per illustrare la differenza tra due livelli di un fattore. Il modo in cui ggplot ha reso la trama della scatola è stato soddisfacente, ma leggermente semplicistico (prima trama sotto). Mentre cercavo le caratteristiche dei grafici …

11 data-visualization ggplot2 eda

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Come disegnare un grafico adattato e un grafico effettivo della distribuzione gamma in un diagramma?

Carica il pacchetto necessario. library(ggplot2) library(MASS) Genera 10.000 numeri adattati alla distribuzione gamma. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Disegna la funzione di densità di probabilità, supponendo che non sappiamo a quale distribuzione x si adatta. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") t1 <- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x))) t1$y …

10 r mathematical-statistics goodness-of-fit gamma-distribution ggplot2

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Calcola la curva ROC per i dati

Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …

9 mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction

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