Domande taggate «logarithm»

Il logaritmo di un numero è la potenza alla quale la base deve essere elevata per ottenere il numero.

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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi
Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Quali sono le alternative agli assi rotti?
Gli utenti sono spesso tentati di rompere i valori degli assi per presentare i dati di diversi ordini di grandezza sullo stesso grafico (vedi qui ). Mentre questo può essere conveniente, non è sempre il modo preferito di visualizzare i dati (può essere fuorviante nella migliore delle ipotesi). Quali sono …
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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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Asimmetria del logaritmo di una variabile gamma casuale
Considera la variabile gamma random X∼Γ(α,θ)X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Esistono formule precise per media, varianza e asimmetria: E[X]Var[X]Skewness[X]=αθ=αθ2=1/α⋅E[X]2=2/α−−√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Skewness⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} Considera ora una variabile casuale trasformata in logY=log(X)Y=log⁡(X)Y=\log(X) . Wikipedia fornisce formule per la media e la varianza: E[Y]Var[Y]=ψ(α)+log(θ)=ψ1(α)E[Y]=ψ(α)+log⁡(θ)Var⁡[Y]=ψ1(α)\begin{align} \mathbb E[Y]&=\psi(\alpha)+\log(\theta)\\ \operatorname{Var}[Y]&=\psi_1(\alpha)\\ \end{align} tramite funzioni digamma e …
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Come trasformare valori negativi in ​​logaritmi?
Vorrei sapere come trasformare valori negativi in Log(), poiché ho dati eteroschedastici. Ho letto che funziona con la formula Log(x+1)ma questo non funziona con il mio database e continuo a ottenere NaN come risultato. Ad esempio, ricevo questo messaggio di avviso (non ho inserito il mio database completo perché penso …
12 r  logarithm 
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Modelli binari (Probit e Logit) con un offset logaritmico
Qualcuno ha una derivazione di come funziona un offset in modelli binari come probit e logit? Nel mio problema, la finestra di follow-up può variare in lunghezza. Supponiamo che i pazienti ricevano un colpo profilattico come trattamento. Lo scatto avviene in momenti diversi, quindi se il risultato è un indicatore …
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Perché usare le variabili registrate?
Probabilmente, questa è una domanda molto semplice, ma non riesco a trovare una risposta solida per questo. Spero qui, posso. Attualmente sto leggendo articoli come preparazione per la mia tesi di master. Attualmente sto leggendo un documento che ricerca il rapporto tra tweet e caratteristiche del mercato azionario. In una …
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I modelli di serie temporali con differenza di registro sono migliori dei tassi di crescita?
Spesso vedo gli autori stimare un modello di "differenza log", ad es log( yt) - registro( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βXtlog⁡(yt)-log⁡(yt-1)=log⁡(yt/yt-1)=α+βXt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Sono d'accordo che questo sia appropriato per relazione con una variazione percentuale in …
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