Questions marquées «data-transformation»

Ré-expression mathématique, souvent non linéaire, des valeurs de données. Les données sont souvent transformées soit pour répondre aux hypothèses d'un modèle statistique, soit pour rendre les résultats d'une analyse plus interprétables.

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Transformation des données de proportion: lorsque la racine carrée de l'arcsin ne suffit pas
Existe-t-il une alternative (plus forte?) À la transformation de racine carrée en arcsin pour les données de pourcentage / proportion? Dans l'ensemble de données sur lequel je travaille en ce moment, une hétéroscédasticité marquée subsiste après l'application de cette transformation, c'est-à-dire que le tracé des valeurs résiduelles en fonction des …
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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
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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Calcul de l'erreur standard après une transformation logarithmique
Considérez un ensemble aléatoire de nombres qui sont normalement distribués: x <- rnorm(n=1000, mean=10) Nous aimerions connaître la moyenne et l'erreur standard sur la moyenne, nous procédons donc comme suit: se <- function(x) { sd(x)/sqrt(length(x)) } mean(x) # something near 10.0 units se(x) # something near 0.03 units Génial! Cependant, …
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Une transformation de journal est-elle une technique valide pour tester les données non normales?
En examinant un article, les auteurs déclarent que «les variables de résultats continus présentant une distribution asymétrique ont été transformées, en utilisant les logarithmes naturels, avant que les tests t ne soient effectués pour satisfaire aux hypothèses préalables de normalité». Est-ce une façon acceptable d'analyser des données non normales, en …
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Quelle est la raison pour laquelle la transformation du journal est utilisée avec des distributions asymétriques à droite?
J'ai entendu une fois la transformation logarithmique est la plus populaire pour les distributions asymétriques à droite dans la régression linéaire ou la régression quantile Je voudrais savoir s'il y a une raison qui sous-tend cette déclaration? Pourquoi la transformation du journal convient-elle à une distribution asymétrique à droite? Que …
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Que signifie «normalisation» et comment vérifier qu'un échantillon ou une distribution est normalisé?
J'ai une question dans laquelle il demande de vérifier si la distribution uniforme ( Uniform(a,b)Uniform(a,b){\rm Uniform}(a,b) ) est normalisée. D'une part, que signifie la normalisation d'une distribution? Et deuxièmement, comment procéder pour vérifier si une distribution est normalisée ou non? Je comprends en calculant X−meansdX−meansd \frac{X-\text{mean}}{\text{sd}} nous obtenons desdonnéesnormalisées, mais …
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Comparaison de l'AIC d'un modèle et de sa version transformée en journal
L'essence de ma question est la suivante: Soit Y∈RnY∈RnY \in \mathbb{R}^n une variable aléatoire normale multivariée de moyenne μμ\mu et de matrice de covariance ΣΣ\Sigma . Soit Z:=log(Y)Z:=log⁡(Y)Z := \log(Y) , c'est-à-dire Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Zi=log⁡(Yi),i∈{1,…,n}Z_i = \log(Y_i), i \in \{1,\ldots,n\} . Comment comparer l'AIC d'un ajustement de modèle aux réalisations observées de …
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Rétro-transformation des coefficients de régression
Je fais une régression linéaire avec une variable dépendante transformée. La transformation suivante a été effectuée pour que l'hypothèse de normalité des résidus soit maintenue. La variable dépendante non transformée a été biaisée négativement, et la transformation suivante l'a rendue proche de la normale: Y=50−Yorig−−−−−−−−√Y=50−YorigY=\sqrt{50-Y_{orig}} où est la variable dépendante …
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Pourquoi transformer les données en journaux avant d'effectuer l'analyse des composants principaux?
Im suivant un tutoriel ici: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/ pour acquérir une meilleure compréhension de PCA. Le didacticiel utilise l'ensemble de données Iris et applique une transformation de journal avant PCA: Notez que dans le code suivant, nous appliquons une transformation de journal aux variables continues comme suggéré par [1] et défini centeret …
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Pièges à éviter lors de la transformation des données?
J'ai réalisé une forte relation linéaire entre ma variable et après avoir doublement transformé la réponse. Le modèle était mais je l'ai transformé en améliorant de 0,19 à 0,76.XXXYYYY∼XY∼XY\sim XYX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X}R2R2R^2 De toute évidence, j'ai fait une chirurgie décente sur cette relation. Quelqu'un peut-il discuter des écueils de cette démarche, …
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