Questions marquées «logarithm»

Le logarithme d'un nombre est la puissance à laquelle la base doit être élevée pour obtenir le nombre.

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Interprétation du prédicteur et / ou de la réponse transformé par log
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme l'augmentation en pourcentage, mais comment cela change-t-il …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Quelles sont les alternatives aux axes cassés?
Les utilisateurs sont souvent tentés de casser les valeurs des axes pour présenter des données de différents ordres de grandeur sur le même graphique (voir ici ). Bien que cela puisse être pratique, ce n'est pas toujours la manière préférée d'afficher les données (peut être trompeuse au mieux). Quelles sont …
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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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En statistiques, dois-je supposer que
J'étudie les statistiques et je rencontre souvent des formules contenant le loget je suis toujours confus si je dois interpréter cela comme la signification standard de log, c'est-à-dire la base 10, ou si dans les statistiques le symbole log est généralement supposé être le logarithme naturel ln. J'étudie en particulier …
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Asymétrie du logarithme d'une variable aléatoire gamma
Considérons la variable aléatoire gamma X∼ Γ ( α , θ )X∼Γ(α,θ)X\sim\Gamma(\alpha, \theta) . Il existe des formules soignées pour la moyenne, la variance et l'asymétrie: E [X]Var[ X]Asymétrie[ X]= α θ= α θ2= 1 / α ⋅ E [ X]2= 2 / α--√E[X]=αθVar⁡[X]=αθ2=1/α⋅E[X]2Asymétrie⁡[X]=2/α\begin{align} \mathbb E[X]&=\alpha\theta\\ \operatorname{Var}[X]&=\alpha\theta^2=1/\alpha\cdot\mathbb E[X]^2\\ \operatorname{Skewness}[X]&=2/\sqrt{\alpha} \end{align} …
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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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Comment transformer des valeurs négatives en logarithmes?
Je voudrais savoir comment transformer des valeurs négatives en Log(), car j'ai des données hétéroscédastiques. J'ai lu que cela fonctionne avec la formule Log(x+1)mais cela ne fonctionne pas avec ma base de données et je continue à obtenir des NaN en conséquence. Par exemple, je reçois ce message d'avertissement (je …
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Les modèles de séries chronologiques de différence logarithmique sont-ils meilleurs que les taux de croissance?
Souvent, je vois des auteurs estimer un modèle de «différence logarithmique», par exemple Journal( yt) - journal( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βXtJournal⁡(yt)-Journal⁡(yt-1)=Journal⁡(yt/yt-1)=α+βXt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Je conviens que cela est approprié pour relier à une variation en …
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