Questions marquées «variance-stabilizing»

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Pourquoi la transformation de racine carrée est-elle recommandée pour les données de comptage?
Il est souvent recommandé de prendre la racine carrée lorsque vous avez des données de comptage. (Pour des exemples sur CV, voir la réponse de @ HarveyMotulsky ici ou celle de @ whuber ici .) Par contre, lors de l'ajustement d'un modèle linéaire généralisé avec une variable de réponse distribuée …

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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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Quelles autres transformations de normalisation sont couramment utilisées au-delà des transformations courantes comme la racine carrée, le log, etc.?
Dans l'analyse des résultats aux tests (par exemple, en éducation ou en psychologie), les techniques d'analyse courantes supposent souvent que les données sont normalement distribuées. Cependant, peut-être plus souvent qu'autrement, les scores ont tendance à s'écarter parfois sauvagement de la normale. Je connais certaines transformations de normalisation de base, telles …
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