Запитання з тегом «data-transformation»

Я хочу зробити декілька лінійних регресій, а потім передбачити нові значення з невеликою екстраполяцією. У мене є змінна відповідь у діапазоні від -2 до +7 та три предиктори (діапазони приблизно +10 - +200). Розподіл майже нормальний. Але взаємозв'язок між відповіддю та предикторами не є лінійним, на графіках я бачу криві. …

10 regression  data-transformation 

У мене є така лінійна модель: Щоб вирішити гетероседастичність залишків, я спробував застосувати перетворення журналу на залежну змінну як але я все ще бачу такий же ефект від вентилятора на залишки. Значення DV порівняно невеликі, тому постійне додавання +1 до взяття журналу, мабуть, не підходить у цьому випадку.log(Y+1)log⁡(Y+1)\log(Y + 1) …

10 regression  data-transformation  linear-model  heteroscedasticity 

Моя ситуація така: У мене є 1 безперервна залежна та 1 безперервна змінна предиктора, яку я логарифмічно перетворив, щоб нормалізувати їх залишки для простої лінійної регресії. Я вдячний за будь-яку допомогу щодо того, як я можу співвідносити ці перетворені змінні з їх початковим контекстом. Я хочу використовувати лінійну регресію, щоб …

10 regression  data-transformation  regression-coefficients  logarithm 

В даний час я беру свій перший застосований клас лінійної регресії на рівні випускників, і я борюся з змінними перетвореннями предиктора в множинній лінійній регресії. Текст, який я використовую, Кутнер та ін "Прикладні лінійні статистичні моделі", схоже, не охоплює питання, яке у мене виникає. (окрім припущення, що існує метод Box-Cox …

10 data-transformation  multiple-regression 

Мені потрібно проаналізувати з R дані з медичного обстеження (зі 100+ кодованими стовпцями), що надходять у CSV. Я використаю брязкальця для початкового аналізу, але за кадром все-таки R. Якщо я читаю файл.csv () , то стовпці з числовими кодами розглядаються як числові дані. Я знаю, що міг би створити з …

10 r  categorical-data  data-transformation 

При аналізі тестових балів (наприклад, у галузі освіти або психології) загальні методи аналізу часто передбачають нормальне поширення даних. Однак, можливо, частіше за все бали, як правило, дико відхиляються від нормальних. Мені знайомі деякі основні нормалізуючі перетворення, як-от: квадратні корені, логарифми, зворотні перетворення для зменшення позитивного перекосу, відображені версії вищезгаданого для …

10 data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing 

Уявіть, що ми маємо лінійну регресійну модель із залежною змінною . Знаходимо його . Тепер ми робимо ще одну регресію, але цього разу на і аналогічно знаходимо її . Мені сказали, що я не можу порівняти обидва щоб побачити, яка модель краще підходить. Чому так? Причиною мені було те, що …

10 regression  data-transformation  r-squared 

Я маю насамперед досвід інформатики, але зараз я намагаюся навчити себе базовій статистиці. У мене є деякі дані, які, на мою думку, мають розповсюдження Пуассона У мене є два питання: Це розподіл Пуассона? По-друге, чи можна перетворити це в звичайний розподіл? Будь-яка допомога буде вдячна. Велике спасибі

10 normal-distribution  data-transformation  poisson-distribution 

Я знайшов рішення, в якому сказано, що якщо квадрат часового ряду є нерухомим, то це і оригінальний часовий ряд, і навпаки. Однак я, здається, не в змозі довести це, у когось є ідея, чи це правда, і якщо це як отримати?

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

Припустимо, випадкові величини і незалежні, а -розподілені. Покажіть, що має \ Розподіл тексту {Exp} (1) .X1,...,XnX1,...,XnX_1, ... , X_nY1,...,YnY1,...,YnY_1, ..., Y_nU(0,a)U(0,a)U(0,a)Zn=nlogmax(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Zn=nlog⁡max(Y(n),X(n))min(Y(n),X(n))Z_n= n\log\frac{\max(Y_{(n)},X_{(n)})}{\min(Y_{(n)},X_{(n)})}Exp(1)Exp(1)\text{Exp}(1) Я розпочав цю проблему, встановивши {X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}{X1,...,Xn,Y1,...Yn}={Z1,...,Zn}\{X_1,...,X_n,Y_1,...Y_n\} = \{Z_1,...,Z_n\} Тоді max(Yn,Xn)=Z(2n)max(Yn,Xn)=Z(2n)\max(Y_n,X_n)= Z_{(2n)} поширюватиметься як (za)2n(za)2n(\frac{z}{a})^{2n} а min(Yn,Xn)=Z(1)min(Yn,Xn)=Z(1)\min(Y_n,X_n)= Z_{(1)} поширюватиметься як 1−(1−za)2n1−(1−za)2n1 - (1 - \frac{z}{a})^{2n} Щільності можна легко знайти …

9 self-study  data-transformation  order-statistics 

Я намагаюсь передбачити балансову оцінку і спробував кілька різних методів регресії. Одне, що я помітив, - це те, що передбачувані значення, здається, мають якусь верхню межу. Тобто фактичний баланс знаходиться у , але мої прогнози становлять приблизно . Наступний графік показує фактичний та передбачуваний баланс (прогнозований з лінійною регресією):[0.0,1.0)[0.0,1.0)[0.0, 1.0)0.80.80.8 …

9 regression  distributions  data-transformation  prediction  bounds 

Якщо багатокласний лінійний дискримінантний аналіз (або я також іноді читаю множинний дискримінантний аналіз) використовується для зменшення розмірності (або перетворення після зменшення розмірності за допомогою PCA), я розумію, що в цілому "нормалізація Z-балів" (або стандартизація) функції не будуть потрібні, навіть якщо вони вимірюються на абсолютно різних масштабах, правда? Оскільки LDA містить …

9 classification  data-transformation  normalization  standardization  discriminant-analysis 

EDIT: З моменту створення цієї публікації я перейшов до додаткової публікації тут . Короткий зміст тексту нижче: Я працюю над моделлю і спробував лінійну регресію, трансформації Box Cox та GAM, але не досягнув особливого прогресу Використовуючи R, я в даний час працюю над моделлю , щоб передбачити успіх Малих бейсбольної …

9 r  multiple-regression  data-transformation  nonlinear-regression  gam 

Навчання для тесту. Не вдалося відповісти на це. Дозволяє Х1 , i,Х2 , i,Х3 , i, i = 1 , … , nХ1,i,Х2,i,Х3,i,i=1,…,нX_{1,i},X_{2,i},X_{3,i}, i=1,\ldots,n бути iid N( 0 , 1 )N(0,1)\mathcal{N}(0,1)випадкові змінні. Визначте Wi= (Х1 , i+Х2 , iХ3 , i) /1 +Х23 , i-------√, i = 1 , …

9 normal-distribution  data-transformation 

Я намагаюся встановити лінійну модель на деякі дані лише з одним предиктором (скажімо, (x, y)). Дані є такими, що для малих значень x значення y дають чітке прилягання до прямої лінії, однак у міру збільшення значень x значення y стають більш мінливими. Ось приклад таких даних (код R) y = …

9 r  regression  variance  data-transformation