Załóżmy, że mamy mierzalnych zmiennych, , wykonujemy liczbę pomiarów, a następnie chcemy przeprowadzić rozkład wyników w liczbie pojedynczej na wynikach, aby znaleźć osie największej wariancji dla punktów w przestrzeni wymiarowej. ( Uwaga: załóżmy, że środki zostały już odjęte, więc dla wszystkich...
Jak wyjaśniono w tym podręczniku kursu (strona 1) , model liniowy można zapisać w postaci: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, gdzie jest zmienną odpowiedzi, a jest zmienną objaśniającą .yyyxixix_{i}ithithi^{th} Często w celu spełnienia...
Im podążam za tutorialem tutaj: http://www.r-bloggers.com/computing-and-visualizing-pca-in-r/, aby lepiej zrozumieć PCA. Samouczek używa zestawu danych Iris i stosuje transformację dziennika przed PCA: Zauważ, że w poniższym kodzie stosujemy transformację logarytmiczną do zmiennych ciągłych,...
Czy istnieje jakiś powód tego, co mogę wymyślić, aby przekształcić dane pierwiastkiem kwadratowym? Chodzi mi o to, że zawsze obserwuję wzrost R ^ 2. Ale to prawdopodobnie tylko z powodu centrowania danych! Każda myśl jest
Czy można wyodrębnić punkty danych z ruchomych danych średnich? Innymi słowy, jeśli zestaw danych zawiera tylko proste średnie ruchome z poprzednich 30 punktów, czy można wyodrębnić oryginalne punkty danych? Jeśli tak to
Kanoniczna analiza korelacji (CCA) ma na celu maksymalizację zwykłej korelacji iloczynu Pearsona z momentem produktu (tj. Współczynnik korelacji liniowej) kombinacji liniowych dwóch zestawów danych. Rozważmy teraz fakt, że ten współczynnik korelacji mierzy tylko asocjacje liniowe - właśnie dlatego...
Szukam metody przekształcenia mojego zestawu danych z jego bieżącej średniej i standardowego odchylenia do docelowej średniej i docelowego standardowego odchylenia. Zasadniczo chcę zmniejszyć / rozszerzyć dyspersję i przeskalować wszystkie liczby do średniej. To nie działa, aby wykonać dwie...
Jeśli FZFZF_Z jest CDF, wygląda na to, że FZ(z)αFZ(z)αF_Z(z)^\alpha ( α>0α>0\alpha \gt 0 ) również jest CDF. P: Czy to wynik standardowy? P: Czy istnieje dobry sposób na znalezienie funkcji ggg pomocą X≡g(Z)X≡g(Z)X \equiv g(Z) st FX(x)=FZ(z)αFX(x)=FZ(z)αF_X(x) = F_Z(z)^\alpha , gdzie...
Osiągnąłem silną liniową zależność między moją zmienną XXX i YYY po podwójnej transformacji odpowiedzi. Model to Y∼XY∼XY\sim X ale przekształciłem go w YX−−√∼X−−√YX∼X\sqrt{\frac{Y}{X}}\sim \sqrt{X} poprawyR2R2R^2od .19 do .76. Najwyraźniej zrobiłem porządną operację związaną z tym...
Tradycyjnie używamy modelu mieszanego do modelowania danych podłużnych, tj. Danych takich jak: id obs age treatment_lvl yield 1 0 11 M 0.2 1 1 11.5 M 0.5 1 2 12 L 0.6 2 0 17 H 1.2 2 1 18 M 0.9 możemy przyjąć losowe przechwytywanie lub nachylenie dla różnych osób. Jednak pytanie, które próbuję...
Jakie informacje są tracone podczas dychotomizacji zmiennych? W jaki sposób dychotomizacja pomaga w
Entropia ciągłego rozkładu z funkcją gęstości faff określa się jako ujemny z oczekiwaniem log( f) ,log(f),\log(f), a zatem jest równa H.fa= - ∫∞- ∞log( f( x ) ) f( x ) d x .Hf=−∫−∞∞log(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Także, że każdej zmiennej losowej XXX ,...
W odkrywaniu statystyk Andy Fielda za pomocą SPSS stwierdza, że wszystkie zmienne muszą zostać przekształcone. Jednak w publikacji: „Badanie zróżnicowanych przestrzennie zależności między użytkowaniem gruntów a jakością wody przy użyciu regresji ważonej geograficznie I: Projektowanie i ocena...
Używam pakietu nnet w R, aby spróbować zbudować ANN, aby przewidzieć ceny nieruchomości na mieszkanie (prywatny projekt). Jestem w tym nowy i nie mam doświadczenia w matematyce, więc proszę o kontakt ze mną. Mam zmienne wejściowe, które są zarówno binarne, jak i ciągłe. Na przykład niektóre...
Mam zestaw danych, który zawiera zarówno zmienne jakościowe, jak i zmienne ciągłe. Poradzono mi, aby przekształcić zmienne kategorialne jako zmienne binarne dla każdego poziomu (tj. A_level1: {0,1}, A_level2: {0,1}) - Myślę, że niektórzy nazywają to „zmiennymi obojętnymi”. Mając to na uwadze, czy...
Jeśli mam tylko , jak mogę obliczyć \ mathrm {Var} (\ frac {1} {X}) ?Var(X)Var(X)\mathrm{Var}(X)Var(1X)Var(1X)\mathrm{Var}(\frac{1}{X}) Nie mam żadnych informacji na temat dystrybucji XXX , więc nie można użyć transformacji, albo jakiekolwiek inne metody, które wykorzystują rozkład...
Używam Singular Value Decomposition jako techniki redukcji wymiarowości. Biorąc pod uwagę Nwektory wymiaru D, ideą jest przedstawienie cech w przekształconej przestrzeni o nieskorelowanych wymiarach, która kondensuje większość informacji danych w wektorach własnych tej przestrzeni w malejącym...
W przypadku normalnie dystrybuowanych danych wykresy pudełkowe są świetnym sposobem na szybką wizualizację mediany i rozprzestrzeniania się danych, a także obecności jakichkolwiek wartości odstających. Jednak w przypadku bardziej ciężkich rozkładów wiele punktów jest pokazanych jako wartości...
Załóżmy, że mam zmienną, której rozkład jest wypaczony w bardzo dużym stopniu pozytywnie, tak że pobranie logu nie będzie wystarczające, aby umieścić go w zakresie skośności dla rozkładu normalnego. Jakie są moje opcje w tym momencie? Co mogę zrobić, aby przekształcić zmienną w rozkład...
Niech więc dla bardzo krótkiej próbki, takiej jak , można ją obliczyć od znalezienia statycznego tego rzędu różnicy par: { 1 , 3 , 6 , 2 , 7 , 5 } kQn= Cn. { | Xja- Xjot| ; ja<j }( k )Qn=Cn.{|Xi−Xj|;i<j}(k)Q_n = C_n.\{|X_i-X_j|;i < j\}_{(k)}{ 1 , 3 , 6 , 2 , 7 , 5...