Questions marquées «eda»

EDA signifie «analyse exploratoire des données». Développé par Tukey pour contraster avec l'analyse de données de confirmation ou CDA (le test formel d'hypothèses). L'EDA se préoccupe généralement de décrire les données numériquement et graphiquement pour rendre les données plus faciles à comprendre et fournir de nouvelles informations.

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Règles empiriques pour les statistiques «modernes»
J'aime le livre de G van Belle sur les règles statistiques statistiques , et dans une moindre mesure, les erreurs communes en statistique (et comment les éviter) de Phillip I Good et James W. Hardin. Ils traitent des pièges courants lors de l'interprétation des résultats d'études expérimentales et observationnelles et …
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Existe-t-il une bonne raison d'utiliser PCA au lieu de EFA? En outre, l’ACP peut-elle remplacer l’analyse factorielle?
Dans certaines disciplines, l’ACP (analyse en composantes principales) est systématiquement utilisée sans justification, et APC et EFA (analyse factorielle exploratoire) sont considérées comme des synonymes. J'ai donc récemment utilisé PCA pour analyser les résultats d'une étude de validation d'échelle (21 items sur une échelle de Likert en 7 points, supposée …
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Comment faire face à l'analyse des données exploratoires et au dragage des données dans les études en petits échantillons?
L'analyse exploratoire des données (EDA) conduit souvent à explorer d'autres «pistes» qui n'appartiennent pas nécessairement à l'ensemble initial d'hypothèses. Je suis confronté à une telle situation dans le cas d'études avec une taille d'échantillon limitée et beaucoup de données collectées à travers différents questionnaires (données socio-démographiques, échelles neuropsychologiques ou médicales …
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L'analyse exploratoire des données est-elle importante lors de la modélisation purement prédictive?
Lors de la construction d'un modèle prédictif à l'aide de techniques d'apprentissage automatique, quel est l'intérêt de faire une analyse exploratoire des données (EDA)? Est-il correct de passer directement à la génération de fonctionnalités et à la construction de votre (vos) modèle (s)? Quelle est l'importance des statistiques descriptives utilisées …
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Texas sophisme tireur d'élite dans l'analyse exploratoire des données
Je lisais cet article dans Nature dans lequel certaines erreurs sont expliquées dans le contexte de l'analyse des données. J'ai remarqué que l'erreur du tireur d'élite au Texas était particulièrement difficile à éviter: Un piège cognitif qui attend pendant l'analyse des données est illustré par la fable du tireur d'élite …
23 eda  fallacy 
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Que faut-il apprendre après Casella & Berger?
Je suis un étudiant diplômé en mathématiques pures avec peu d'expérience en mathématiques appliquées. Depuis l'automne dernier, j'ai suivi des cours sur le livre de Casella & Berger, et j'ai terminé des centaines (230+) de pages de problèmes d'exercice dans le livre. En ce moment, je suis au chapitre 10. …
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Qu'est-ce que «l'effet de fer à cheval» et / ou l '«effet d'arc» dans l'analyse PCA / correspondance?
Il existe de nombreuses techniques en statistiques écologiques pour l'analyse exploratoire des données multidimensionnelles. Ces techniques sont appelées techniques d '«ordination». Beaucoup sont identiques ou étroitement liés aux techniques courantes ailleurs dans les statistiques. L'exemple prototypique serait peut-être l'analyse des composants principaux (ACP). Les écologistes pourraient utiliser l'ACP et des …
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Des idées pour le logiciel «cahier de laboratoire»?
C'est donc un ajustement étrange, bien que je pense vraiment que c'est un ajustement étrange pour n'importe quel site, alors j'ai pensé l'essayer ici, parmi mes frères qui croient les données. Je suis arrivé à l'épidémiologie et à la biostatistique de la biologie, et j'ai certainement encore des habitudes dans …
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