Questions marquées «histogram»

Un histogramme est une représentation graphique des fréquences d'une variable continue. La variable est divisée en cases et une barre est dessinée pour chaque case, proportionnelle à sa fréquence dans les données.

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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …
8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 
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Nombre optimal de cases dans l'histogramme par la règle de Freedman – Diaconis: différence entre le taux théorique et le nombre réel
Wikipédia signale que selon la règle de Freedman et Diaconis, le nombre optimal de casiers dans un histogramme, devrait croître commekkk k ∼n1 / 3k∼n1/3k\sim n^{1/3} où est la taille de l'échantillon.nnn Cependant, si vous regardez la nclass.FDfonction dans R, qui implémente cette règle, au moins avec les données gaussiennes …
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Largeur de bac optimale pour un histogramme bidimensionnel
Il existe de nombreuses règles pour sélectionner une largeur de bac optimale dans un histogramme 1D (voir par exemple ) Je cherche une règle qui applique la sélection de largeurs optimales de bacs égaux sur des histogrammes bidimensionnels . Existe-t-il une telle règle? Peut-être qu'une des règles bien connues pour …
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Estimation de la densité avec une distribution tronquée?
J'ai quelques données qui sont clairement tronquées à gauche. Je souhaite l'adapter à une estimation de densité qui le manipulera d'une certaine manière au lieu d'essayer de le lisser. Quelles méthodes connues (comme d'habitude en R) peuvent résoudre ce problème? Exemple de code: set.seed(1341) x <- c(runif(30, 0, 0.01), rnorm(100,3)) …
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