Pytania oznaczone «histogram»

Histogram jest graficzną reprezentacją częstotliwości zmiennej ciągłej. Zmienna jest dzielona na przedziały i dla każdego przedziału rysowany jest słupek, proporcjonalnie do jego częstotliwości w danych.

79
Obliczanie optymalnej liczby pojemników na histogramie

Interesuje mnie znalezienie możliwie optymalnej metody określania, ile pojemników powinienem użyć na histogramie. Moje dane powinny mieścić się w przedziale od 30 do 350 obiektów, a w szczególności staram się stosować próg (taki jak metoda Otsu), w którym „dobre” obiekty, których powinienem mieć...

rule-of-thumb histogram
33
Jak ocenić podobieństwo dwóch histogramów?

Biorąc pod uwagę dwa histogramy, jak oceniamy, czy są one podobne, czy nie? Czy wystarczy spojrzeć na dwa histogramy? Proste mapowanie jeden na jeden ma problem polegający na tym, że jeśli histogram jest nieco inny i nieznacznie przesunięty, nie uzyskamy pożądanego wyniku. Jakieś...

histogram image-processing
21
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?

Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy...

r pca r variance heteroscedasticity misspecification distributions time-series data-visualization modeling histogram kolmogorov-smirnov negative-binomial likelihood-ratio econometrics panel-data categorical-data scales survey distributions pdf histogram correlation algorithms r gpu parallel-computing approximation mean median references sample-size normality-assumption central-limit-theorem rule-of-thumb confidence-interval estimation mixed-model psychometrics random-effects-model hypothesis-testing sample-size dataset large-data regression standard-deviation variance approximation hypothesis-testing variance central-limit-theorem kernel-trick kernel-smoothing error sampling hypothesis-testing normality-assumption philosophical confidence-interval modeling model-selection experiment-design hypothesis-testing statistical-significance power asymptotics information-retrieval anova multiple-comparisons ancova classification clustering factor-analysis psychometrics r sampling expectation-maximization markov-process r data-visualization correlation regression statistical-significance degrees-of-freedom experiment-design r regression curve-fitting change-point loess machine-learning classification self-study monte-carlo markov-process references mathematical-statistics data-visualization python cart boosting regression classification robust cart survey binomial psychometrics likert psychology asymptotics multinomial
19
Dobroć dopasowania do histogramów 2D

Mam dwa zestawy danych reprezentujących parametry gwiazd: obserwowany i modelowany. Za pomocą tych zestawów tworzę tak zwany schemat dwukolorowy (TCD). Próbkę można zobaczyć tutaj: Być obserwowane dane i B dane wydobyte z modelu (nieważne czarne linie, kropki reprezentują dane) Mam tylko jedno A...

goodness-of-fit histogram
18
Jak działa test chi-kwadrat Pearsona

Po ostatnim głosowaniu w dół próbowałem sprawdzić swoje zrozumienie testu Pearson Chi Squared. Zwykle używam statystyki chi kwadrat (lub zredukowanej statystyki chi kwadrat) do dopasowania lub sprawdzenia wynikowego dopasowania. W tym przypadku wariancja nie jest zwykle oczekiwaną liczbą zliczeń w...

chi-squared histogram
14
Caret glmnet vs cv.glmnet

Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z...

r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality