Запитання з тегом «data-transformation»

Я боровся з наступною проблемою, сподіваюсь, це легка проблема для статистиків (я програміст із деяким впливом на статистику). Мені потрібно узагальнити відповіді на опитування (для управління). В опитуванні є 100+ питань, згрупованих у різних областях (з приблизно 5 до 10 питань на область). Усі відповіді є категоричними (у порядковому масштабі …

13 categorical-data  data-transformation  descriptive-statistics 

Для деяких вимірювань результати аналізу належним чином представлені в трансформованій шкалі. У більшості випадків, однак, бажано представити результати в оригінальній шкалі вимірювання (інакше ваша робота більш-менш нікчемна). Наприклад, у випадку даних, що перетворюються в журнал, виникає проблема з інтерпретацією у вихідній шкалі, оскільки середнє значення зареєстрованих значень не є журналом …

13 data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation 

Я використовую сингулярне значення декомпозиції як метод зменшення розмірності. З огляду на Nвектори розмірності D, ідея полягає у представленні ознак у перетвореному просторі некоррельованих розмірів, що конденсує більшу частину інформації даних у власних векторах цього простору у зменшуваному порядку важливості. Зараз я намагаюся застосувати цю процедуру до даних часових рядів. …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

У цьому конкретному випадку я маю на увазі день, коли озеро замерзає. Ця "крижана" дата трапляється лише раз на рік, але іноді вона взагалі не відбувається (якщо зима тепла). Так що одного року озеро може замерзнути 20-го дня (20 січня), а іншого року воно може взагалі не замерзнути. Мета - …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

Проблема Я б хотів побудувати дисперсію, пояснювану кожним із 30 параметрів, наприклад, як барплот з різною смугою для кожного параметра та дисперсією по осі y: Однак відхилення сильно перекошені до малих значень, включаючи 0, як видно з гістограми нижче: Якщо я перетворять їх за допомогою , буде легше побачити відмінності …

13 data-visualization  data-transformation  histogram 

Мій колега хоче проаналізувати деякі дані після перетворення змінної відповіді, піднявши її до потужності (тобтоу0,125).1818\frac18у0,125у0,125y^{0.125} Мені це незручно, але я намагаюся сформулювати чому. Я не можу придумати жодного механістичного обгрунтування цієї трансформації. Також я ніколи не бачив цього раніше, і я переживаю, що, можливо, це завищує коефіцієнти помилок типу I …

12 regression  data-transformation  aic 

Я думав, що розумію це питання, але зараз я не такий впевнений і хотів би поговорити з іншими, перш ніж продовжувати. У мене є дві змінні, Xі Y. Yє співвідношенням, і воно не обмежене 0 і 1 і, як правило, нормально розподілене. Xє пропорцією, і вона обмежена 0 і 1 …

12 r  regression  data-transformation  nonlinear-regression  proportion 

Я вивчаю лінійну регресію, використовуючи Вступ до лінійного регресійного аналізу Монтгомері, Пека та Вінінга . Я хотів би вибрати проект аналізу даних. Я наївно вважаю, що лінійна регресія підходить лише тоді, коли можна підозрювати, що між пояснювальними змінними та змінною відповіді існують лінійні функціональні зв'язки. Але, здається, не багато додатків …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies 

Тут обговорюється неправильне трактування припущення про нормальність в лінійній регресії (що "нормальність" позначає X та / або Y, а не залишки), і плакат запитує, чи можливо не нормально розподілені X і Y і все ще мають нормально розподілені залишки. Моє запитання: як правило, розподілені X і Y мають більше шансів …

12 regression  normal-distribution  data-transformation  residuals  assumptions 

Припустимо, у мене лептокуртична змінна, яку я хотів би перетворити на нормальність. Які перетворення можуть виконати це завдання? Я добре усвідомлюю, що перетворення даних може бути не завжди бажаним, але, мабуть, як академічне прагнення, я хочу "забити" дані в нормальність. Крім того, як ви можете зрозуміти з сюжету, всі значення …

12 normal-distribution  data-transformation  kurtosis  qq-plot 

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

У мене є дві випадкові величини і .X>0X>0X > 0Y>0Y>0Y > 0 З огляду на те, що я можу оцінити як я можу оцінитиCov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y),Cov(log(X),log(Y))?Cov(log⁡(X),log⁡(Y))?\text{Cov}(\log(X), \log(Y))?

12 data-transformation  covariance  random-variable 

Напевно, це дуже основне питання, але я, здається, не зможу знайти на нього твердої відповіді. Я тут сподіваюся, можу. Зараз я читаю документи як підготовку до власної магістерської роботи. Наразі я читаю документ, який досліджує взаємозв’язок між твітами та особливостями фондового ринку. В одній зі своїх гіпотез вони припускають, що …

12 correlation  data-transformation  logarithm 

Як правило, коли стикаються з безперервними, але перекошеними заходами результатів у поздовжньому дизайні (скажімо, з одним ефектом між суб'єктами), загальним підходом є перетворення результату на нормальність. Якщо ситуація екстремальна, наприклад, із усіченими спостереженнями, можна пофантазувати і скористатися моделлю кривої зростання Тобіта чи якоюсь такою. Але я в збитку, коли бачу …

12 repeated-measures  data-transformation  skewness 

Часто я бачу, як автори оцінюють модель "різниці в журналі", наприклад журнал( ут) - журнал( уt - 1) = журнал( ут/ уt - 1) = α + βхтжурнал⁡(ут)-журнал⁡(ут-1)=журнал⁡(ут/ут-1)=α+βхт\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Я погоджуюся, що це доречно співвідносити із зміною відсотків у тоді як - .y …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm