Statistiques et Big Data data-transformation

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Extraire des points de données de la moyenne mobile?

Est-il possible d'extraire des points de données de données moyennes mobiles? En d'autres termes, si un ensemble de données n'a que des moyennes mobiles simples des 30 points précédents, est-il possible d'extraire les points de données d'origine? Si c'est le cas, comment?

15 data-transformation average point-estimation

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Analyse de corrélation canonique avec corrélation de rang

L'analyse de corrélation canonique (ACC) vise à maximiser la corrélation produit-moment de Pearson habituelle (c.-à-d. Le coefficient de corrélation linéaire) des combinaisons linéaires des deux ensembles de données. Maintenant, considérons le fait que ce coefficient de corrélation ne mesure que les associations linéaires - c'est la raison même pour laquelle …

15 multivariate-analysis data-transformation spearman-rho kendall-tau canonical-correlation

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Quelle pourrait être la raison de l'utilisation de la transformation de racine carrée sur les données?

Y a-t-il une raison de ce à quoi je peux penser, pour transformer les données avec une racine carrée? Je veux dire que ce que j'observe toujours, c'est que le R ^ 2 augmente. Mais c'est probablement juste à cause du centrage des données! Toute pensée est appréciée!

15 regression data-transformation variance-stabilizing

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CDF élevé au pouvoir?

Si est un CDF, il semble que ( ) soit également un CDF.FZFZF_ZFZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alphaα>0α>0\alpha \gt 0 Q: Est-ce un résultat standard? Q: Existe-t-il un bon moyen de trouver une fonction avec X \ equiv g (Z) st F_X (x) = F_Z (z) ^ \ alpha , où x \ equiv g …

15 data-transformation cdf quantile-function

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Transformez les données en moyenne et en écart type souhaités

Je recherche une méthode pour transformer mon ensemble de données de sa moyenne actuelle et de son écart type en une moyenne cible et un écart type cible. Fondamentalement, je veux réduire / étendre la dispersion et mettre à l'échelle tous les nombres à une moyenne. Cela ne fonctionne pas …

15 data-transformation standard-deviation mean

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Transformation des données: toutes les variables ou seulement celles qui ne sont pas normales?

Dans Andy Field's Discovering Statistics Using SPSS, il déclare que toutes les variables doivent être transformées. Cependant, dans la publication: "Examen des relations variant dans l'espace entre l'utilisation des terres et la qualité de l'eau à l'aide de la régression pondérée géographiquement I: conception et évaluation du modèle", ils indiquent …

14 normal-distribution data-transformation

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Comment gérer un mélange d'entrées binaires et continues dans les réseaux de neurones?

J'utilise le package nnet dans R pour tenter de construire un ANN pour prédire les prix immobiliers des condos (projet personnel). Je suis nouveau dans ce domaine et je n'ai pas de formation en mathématiques, alors s'il vous plaît, mettez-moi à nu. J'ai des variables d'entrée qui sont à la …

14 r machine-learning data-transformation neural-networks nnet

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Quel est l'effet de la dichotomisation des variables?

Lors de la dichotomisation des variables, quelles informations sont perdues dans le processus? Comment une dichotomisation aide-t-elle dans les analyses?

14 regression data-transformation binary-data

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Comment modéliser des big data longitudinales?

Traditionnellement, nous utilisons un modèle mixte pour modéliser des données longitudinales, c'est-à-dire des données comme: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 nous pouvons supposer une interception …

14 machine-learning data-transformation random-forest panel-data large-data

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Comment l'entropie dépend-elle de l'emplacement et de l'échelle?

L' entropie d'une distribution continue avec la fonction de densité Fff est définie comme étant le négatif de l'espérance de Journal( f) ,log⁡(f),\log(f), et est donc égale à HF= - ∫∞- ∞Journal( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. On dit aussi que …

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centrage et mise à l'échelle de variables fictives

J'ai un ensemble de données qui contient à la fois des variables catégorielles et des variables continues. On m'a conseillé de transformer les variables catégorielles en variables binaires pour chaque niveau (c'est-à-dire A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) - je pense que certains ont appelé cela des "variables factices". Cela dit, serait-il …

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Transformer des distributions extrêmement asymétriques

Supposons que j'ai une variable dont la distribution est biaisée positivement à un très haut degré, de sorte que la prise du log ne sera pas suffisante pour la ramener dans la plage de biais pour une distribution normale. Quelles sont mes options à ce stade? Que puis-je faire pour …

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Équivalent boxplot pour les distributions à queue lourde?

Pour les données distribuées approximativement normalement, les boîtes à moustaches sont un excellent moyen de visualiser rapidement la médiane et la répartition des données, ainsi que la présence de valeurs aberrantes. Cependant, pour les distributions plus lourdes, de nombreux points sont indiqués comme des valeurs aberrantes, car les valeurs aberrantes …

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Var (X) est connu, comment calculer Var (1 / X)?

Si je n'ai que , comment puis-je calculer ?V a r (X)Var(X)\mathrm{Var}(X)V a r ( 1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) Je ne dispose pas d' informations sur la distribution de , donc je ne peux pas utiliser la transformation, ou toute autre méthode utilisant la distribution de probabilité de .XXXXXX

13 distributions variance data-transformation

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Comment calculer l'estimateur à l'échelle Qn de Rousseeuw et Croux (1993) pour les grands échantillons?

Soit Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i<j}(k)Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i<j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)} donc pour un échantillon très court comme {1,3,6,2,7,5}{1,3,6,2,7,5}\{1,3,6,2,7,5\} il peut être calculé en trouvant la statique du kkk ème des différences par paires: 7 6 5 3 2 1 1 6 5 4 2 1 2 5 4 3 1 3 4 3 2 …

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