Questions marquées «data-visualization»

Construire des représentations graphiques significatives et utiles des données. (Si votre question porte uniquement sur la façon d'obtenir un logiciel particulier pour produire un effet spécifique, alors ce n'est probablement pas sur le sujet ici.)

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Comment interpréter un graphique QQ
Je travaille avec un petit ensemble de données (21 observations) et ai le graphe QQ normal suivant dans R: Voyant que l'intrigue ne soutient pas la normalité, que pourrais-je déduire de la distribution sous-jacente? Il me semble qu'une distribution plus biaisée à droite conviendrait mieux, n'est-ce pas? Aussi, quelles autres …
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Évaluation de la distribution approximative des données basée sur un histogramme
Supposons que je veuille voir si mes données sont exponentielles en fonction d'un histogramme (c'est-à-dire asymétriques à droite). Selon la façon dont je regroupe ou classe les données, je peux obtenir des histogrammes très différents. Un ensemble d'histogrammes semblera indiquer que les données sont exponentielles. Un autre ensemble fera croire …
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Interprétation de plot.lm ()
J'avais une question sur l'interprétation des graphiques générés par plot (lm) dans R. Je me demandais si vous pouviez me dire comment interpréter les tracés de localisation d'échelle et d'effet résiduel? Tous les commentaires seraient appréciés. Assumer des connaissances de base en statistique, régression et économétrie.
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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Comment produire un joli graphique des résultats de l'analyse par grappes k-means?
J'utilise R pour faire du clustering K-means. J'utilise 14 variables pour exécuter K-means Quelle est une jolie façon de tracer les résultats de K-means? Y a-t-il des implémentations existantes? Avoir 14 variables complique-t-il la représentation graphique des résultats? J'ai trouvé quelque chose appelé GGcluster qui a l'air cool mais qui …
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Générer une variable aléatoire avec une corrélation définie avec une ou plusieurs variables existantes
Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance donnée. Cependant, il n'est pas possible de fixer l'une …
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Comment visualiser ce que fait l'analyse de corrélation canonique (par rapport à l'analyse de composante principale)?
L'analyse canonique de corrélation (CCA) est une technique liée à l'analyse en composantes principales (ACP). Bien qu'il soit facile d'enseigner l'ACP ou la régression linéaire à l'aide d'un nuage de points (voir quelques milliers d'exemples sur la recherche d'images dans Google), je n'ai pas vu un exemple intuitif similaire à …
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